# Hadoop数据倾斜原因与解决方案
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Hadoop已经成为了数据处理和分析的首选框架之一。然而，在使用Hadoop进行数据处理时，我们常常会遇到一个问题，即数据倾斜。数据倾斜是指在数据处理过程中，某些数据块的处理任务比其他数据块要更加繁重，导致整个任务运行缓慢。那么，为什么会发生数据倾斜呢？本文将从几个方面探讨Hadoop数据倾斜的原因，并提供解决方案。
目录1 数据倾斜如何处理？1.1 什么是数据倾斜？1.2 数据倾斜的危害1.3 数据倾斜的原因1.4 如何预防或解决数据倾斜问题？2.数据倾斜2.1 倾斜原因：2.2 解决方案3.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？4. hive的倾斜的原因？如何解决？ 1 数据倾斜如何处理？1.1 什么是数据倾斜？数据分配严重不均就会产生数据倾斜。 数据倾斜，指的是并行处理的过程中，某些分区或节点处理的
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2023-08-11 21:03:31
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离线计算的数据倾斜问题数据倾斜就是指我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到一台或者几台机器上，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程很慢。 Hadoop中的数据倾斜主要表现在任务在Reducer阶段会长时间停留在大概99%处不能结束。这时如果仔细查看日志就会发现有一个或者多个reducer执行过程报oom错误或者container加载失败，这时基本可以判断本
大数据----“数据倾斜”的问题一、Hadoop中的数据倾斜：什么是数据倾斜？（见下图）简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 value 相加，得出 “aaa” 出现的次数。若进行 word count 的文本有100G，
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2023-07-12 15:34:21
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前言南国在最开始学习Hadoop的时候，一直其他人说的数据倾斜及数据倾斜的解决办法没有完全弄明白。通过这段时间的学习，看了许多资料，这里参考网上资料 以及自己的理解。这篇博客 写一个有关于数据倾斜的归纳总结。话不多说，干货马上送到。。。数据倾斜的定义在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念: 正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的20-80原理：80%的财富集中在20%的人手
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2023-09-01 10:24:37
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?一直想写一篇关于数据倾斜的问题，面试必问，可自己又没有碰见过，一直难以下手，最近公司大佬讲述了一节关于数据倾斜的课程，对数据倾斜有了更深的理解，于是想记录一下?关于数据倾斜的原因，其实最容易地就是发生在shuffle过程，在hadoop中，只有单一的MR任务，MR任务会发生shuffle，而spark中有多种丰富的rdd算子，在很多算子中都会发生shuffle过程。本文还是主要讲述hadoop的
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2023-07-12 15:13:19
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1.什么是数据倾斜数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题，如同你妈买了一百个苹果，给了你弟弟八十个，给你二十个，要求你们全都吃完了才会再买下一次的苹果（你们都喜欢吃苹果），这样子的分配方案显然是不合理的，你弟弟和你一天吃一样的苹果，那你苹果吃完了就得等你弟弟吃完所有苹果才会得到下一次的苹果，这段时间你会饥渴难耐有没有，而你弟弟还可能吃嗨了把持不住，一天吃了
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2023-07-12 15:13:05
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下面列举了一些常见的导致数据倾斜的场景。场景 1 ： 当一个大表和一个小表 join 时， 如果小表的 key 较集中，将会引起大表中的数据被分发到一个或者少数几个 Reducer 任务中，导致数据分布不均匀。 场景 2： 在 group by 时，如果分组的维度太少，维度的值分布不均匀，将导致数据分布不 均匀。 场景 3： 当大表与大表关联时，在关联的条件字段中，其中一个表的空值、 null 值
项目场景：在对爬虫过来的数据进行数据分析时，出现OOM问题问题描述：数据倾斜现象数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。一般发生在reduce端，其他任务10s以内就执行完了，有一个任务执行了50分钟还没有执行完，程序卡在99%不动了，甚至爆出了内存溢出。原因分析：（1）一般是由于大量的key为空导致的（2）导致数据倾斜的key大量分布
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2023-10-03 11:45:53
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# Spark数据倾斜原因及解决方案
## 引言
在大规模数据处理领域，数据倾斜是指在分布式计算框架中，由于数据分布不均匀而导致部分节点处理的数据量远大于其他节点的现象。数据倾斜会导致计算节点负载不均衡，降低计算性能，甚至导致任务失败。在Spark中，数据倾斜是一个常见的问题。本文将介绍Spark数据倾斜的原因，并提供解决方案。
## 数据倾斜原因
以下是导致Spark数据倾斜的常见原因：
数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜（data skew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等，发生数据倾斜时，可能就是你的代码中使
数据倾斜就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少，有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束。Hive的数据倾斜本质上是MapReduce的数据倾斜。数据倾斜发生在shuffle的过程中，指的是上游的数据经过hash送到不同的reduce中，有些reduce task中的数据少，处理很快完成，但是有些reduce task中的数据多，花了很长
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2023-07-13 15:26:52
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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
数据倾斜的概念数据倾斜这四个字经常会在学习MapReduce中遇到。所谓数据分区，就是数据分区分布因为数据本身或者分区方法的原因变得极为不一致，大量的数据被划分到了同一个区。由于Reducer Task每次处理一个区的数据，这导致Reducer Task处理有着大量数据的分区时任务繁重，而其他区分到的任务过于轻松，从而导致整体的任务效率大幅降低。“一个人累死，其他人闲死”。数据倾斜发生原理一般来说
数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的
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2023-08-16 17:41:43
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数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导...
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2013-12-13 16:36:00
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数据倾斜定义简单的讲，数据倾斜就是我们在数据计算的时候，由于数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些机器的计算速度远远低于整个集群的平均计算速度，导致整个计算过程十分缓慢。常见数据倾斜现象数据倾斜往往会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive数据计算的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法的时候，一直会有executor出现
常见的数据倾斜是怎么造成的？
Shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作，如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。
触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、c
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2023-09-16 22:29:09
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一. 数据倾斜的现象多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。二. 数据倾斜的原因常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。数据问题key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果spark
1. 背景最近运行spark任务时，经常出现任务失败，查看原因都是shuffle过程中某些文件不存在，无法读取。但是这些任务长期运行，会产生通常那种疑问：“以前没问题，怎么最近就有问题了，难道不是任务的问题，是集群又有什么问题了”。 由于没有开启history server，所以重新运行了一次查看原因，发现以下现象：某个Stage的Task大部分很快完成，只有一个Task一直不能完成，而且shuf
