大数据数据倾斜

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mythmoon 2018-08-31 09:07:50

最近kafka Skew 严重，琢磨下这个问题！先MASK 转载 https://segmentfault.com/a/1190000009166436
https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/52025949 https://blog.csdn.net/xhpscdx/article/details/76670209

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大数据----“数据倾斜”的问题

解决数据倾斜的办法，前辈已经写得非常完整了，我这里就直接搬砖吧（建议先看这个链接文章，非常好） https://blog.csdn.net/chyeers/article/details/78320778下面是自己的总结：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

数据倾斜数据 Hadoop
大数据优化方案----Spark数据倾斜

1. 什么是数据倾斜数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据

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比如说又以下数据：a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ba a a a a a a c c b b c h h f d s h j需要做wordcount,但是会

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大数据任务领域里最困难的问题莫过于数据倾斜，除了一些常规的参数优化外，还有一些非常困难以致于必须通过SQL改写才能避免倾斜的情况。本文介绍了如何解决关联结果膨胀，如何巧妙的避免全局排序以及如何解决写倾斜等情形。

数据
大数据中常见的数据倾斜解决的办法

第一种方案：对数据从源端进行聚合操作第二种方案：对倾斜的key进行过滤第三种方案：增加shuffle的并行度第四种方案：使用随机的key进行双重的group聚合第五种方案：将reduce join替换为map join第六种方案：使用随机的key进行两次join操作第七种方案：使用随机数以及扩容表进行join操作

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文章目录1. 数据倾斜2.hive的优化:1）排序的选择：2）尽量避免使用笛卡尔积3）使用join替代in/exists4）多重查询| 数据插入5）jvm重用:通过参数配置一个container中重复运行的task数量6）小文件合并：多个文件进行逻辑合并7）reducetask的个数8）合理设计分桶9）合理设计分区10）join:能使用mapjoin 尽量使用mapjoin11）group by

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写SQL要先了解数据本身的特点，如果有join ,group操作的话，要注意是否会有数据倾斜一、数据倾斜处理方法如果出现数据倾斜，应当做如下处理：set hive.exec.reducers.max=200;set mapred.reduce.tasks= 200; #增大Reduce个数set hive.groupby.mapaggr.checkinter

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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

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数据倾斜解决方案原理及现象分析最最有含金量，最最有实战性，最最有价值，最最有意义的这么个部分 1、大数据开发流程（需求分析。。。性能调优） 2、用户行为分析的业务（聚合统计、随机抽取、topn、排序） 3、技术点：大数据项目模块的技术架构、spark core各种算子、自定义Accumulator、随机抽取算法、分组取topn、二

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数据倾斜的原因和解决方案：原因：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，从而导致某几个节点迟迟运行不完。方案： 1）网上找了下，spark数据倾

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数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa

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数据倾斜的原因:　　1. 存在bigkey　　　　- 业务层避免bigkey　　　　　- 将集合类型的bigkey拆分为多个小集合　　2. slot手工分配不均　　3. hashtag 导致数据分配到同一个slot　　　　- 避免使用hashtag访问倾斜的原因:　　1. 存在热点数据　　　　- 如果是只读数据,可以使用多副本 key+随机值使数据分配到不同的实例中或者存储在二级缓存比如jvm

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一、hive.groupby.skewindataset hive.groupby.skewindata=true;数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均

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数据倾斜优化数据倾斜：在分布式程序分配任务的时候，任务分配的不平均。数据倾斜，在企业开发中是经常遇到的，以及是非常影响性能的一种场景。数据倾斜一旦发生，横向拓展只能缓解这个情况，而不能解决这个情况。如果遇到数据倾斜，一定要从根本上去解决这个问题。而不是想着加机器来解决。JOIN的时候的倾斜方案一用前面讲过的map join SMB join 这些优化去解决。效果不太好，本身这些提高执行性能的方案，

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