Hive数据倾斜原因和解决办法(Data Skew) 什么是数据倾斜(Data Skew)? 数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中,某一部分的数据显著多于其它部分,从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈 ...
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,此称之为数据倾斜。 .万能膏药:hive.groupby.skewindata true 当选 ...
2015-10-04 22:16 0 5530 推荐指数:
Hive数据倾斜原因和解决办法(Data Skew) 什么是数据倾斜(Data Skew)? 数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中,某一部分的数据显著多于其它部分,从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈 ...
第一节:简介 一、数据倾斜 数据倾斜:由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点。 大数据中不怕数据量大,怕数据倾斜。 hive的数据倾斜 --- mapreduce的数据倾斜。 二、主要表现形式 hive运行日志中 map 100% reduce 97 ...
Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜。通俗的说,就是我们在处理的时候数据 ...
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 ...
数据倾斜就是由于数据分布不均匀,数据大量集中到一点上,造成数据热点。大多数情况下,分为一下三种情况: 1.map端执行比较快,reduce执行很慢,因为partition造成的数据倾斜。 2.某些reduce很快,某些reduce很慢,也是因为partition造成的数据倾斜。 3. ...
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1、什么是数据倾斜? 由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点 2、Hadoop 框架的特性 A、不怕数据大,怕数据倾斜 B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 C、 sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜 ...