数据倾斜七种解决方案：1、Hive预处理方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对 数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是 原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么 在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2023-09-16 14:59:43
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# SparkSQL数据倾斜调优
在大数据处理的过程中，SparkSQL是一个经常使用的工具。然而，当数据量变大，尤其是在进行JOIN操作时，数据倾斜的问题常常会影响性能。本文将对此问题进行探讨，并给出一些调优的实现方法和代码示例。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算时，某些节点上处理的数据量明显多于其他节点，导致计算效率低下和延迟增加。通常，这种情况出现在某些键（key）的数
原创
2024-09-26 03:17:46
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目录
spark 数据倾斜优化数据倾斜产生的原因数据倾斜七种解决方案使用Hive ETL预处理数据过滤少数导致倾斜的key提高shuffle操作的并行度双重聚合将reduce join转为map join采样倾斜key并分拆join操作使用随机前缀和扩容RDD进行join spark 数据倾斜优化数据倾斜产生的原因1、数据分布不均，有的key很多，有的key很少2、有shu
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2023-09-04 21:32:39
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关于hive的优化Hive倾斜—不患寡而患不均一、创建表时候的优化a) 大表拆分为小表b) 如果使用外部分区表的话，要注意多级分区，比如以天为分区的话，每天为分区，以小时为分区的话，要以小时为二级分区。c) &nb
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2023-07-20 18:42:49
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spark调优（是一个动态的过程，不能一劳永逸）： 一. 数据倾斜调优（，join类的比较难处理，聚合类相对简单） 数据倾斜是指reduce阶段需要将相同key的数据拉取shuffle到某个节点的一个task处理，某个key的数据量特别大 （比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据），导致有的task早早执行完，而有的task执行几个小时（甚至内存溢出）， 整个stag
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2024-06-05 10:28:04
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目录1、常见的Hive调优方式1.1 本地模式1.2 JVM重用1.3 并行执行1.4 严格模式1.5 采用压缩和适当的文件格式1.6 合理设置map和reduce数量1.7 合理使用分区表和分桶表1.8 explain执行计划2、数据倾斜2.1 产生原因2.2 解决方法 1、常见的Hive调优方式1.1 本地模式Hive支持将作业自动转换为本地模式运行
当要处理的数据很小时，完全分布式模
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2023-12-01 11:23:02
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Map数
通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
举例：a)一个大文件：假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个
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2021-06-12 10:43:58
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！往期回顾之Hive性能调优系列：...
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2021-06-10 19:47:14
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2021-06-10 19:47:15
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-p
原创
2022-07-18 19:26:12
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇 到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些 Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段 的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据
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2023-09-11 13:14:31
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1.数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。2.数据倾斜发生的原理 数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle
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2024-06-28 19:39:34
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Map数<1>通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；<2>举例： &nbs
原创
2022-04-01 10:41:05
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Map数<1>通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；<2>举例：  ...
原创
2021-06-01 14:34:42
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job
原创
精选
2017-09-24 23:26:32
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spark SQL 性能调整 对于某些工作负载，可以通过在内存中缓存数据或打开一些实验选项来提高性能。 1，在内存中缓存数据 Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或使用内存中的列格式缓存表dataFrame.cache()。然后，Spark SQL将只扫描所需的列，并自动调整
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2023-06-19 10:20:35
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第
1
章
Explain
查看执行计划 Spark 3.0
大版本发布，
Spark SQL
的优化占比将近
50%
。
Spark SQL
取代
Spark Core
，成 为新一代的引擎内核，所有其他子框架如
Mllib
、
Streaming
和
Gr
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2023-09-14 19:24:44
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# Spark 数据倾斜调优
## 引言
在使用 Spark 进行大数据处理时，经常会遇到数据倾斜（data skew）的问题。数据倾斜指的是在分布式计算中，部分计算节点的负载远大于其他节点，导致整个计算任务的效率下降。本文将介绍一些常见的数据倾斜调优技术，并通过代码示例演示如何应用这些技术来解决数据倾斜问题。
## 问题分析
在进行数据倾斜调优之前，首先需要了解数据倾斜产生的原因。常见的数据
原创
2023-12-09 03:45:11
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SparkSQL性能调整 SparkSQL 优化 1.广播JOIN表 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，默认10485760（10M） 在内存够用的情况下提高其大小，可以将join中的较小的表广播出去，而不用进行网络数据传输. 2.合理配置spark.sql.shuffle.partition设置shuffle并行度； 3. 缓存表 对于一条SQL语句中可能
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2023-09-18 21:28:44
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