解决spark中遇到的数据倾斜问题
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 ...
原文：【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题
一 前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。具体方法 使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景： 如果导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀 比如某个key对应了 万数据，其他key才对应了 条数据 ，而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。 ...
2018-03-04 21:06 0 6911 推荐指数：
相关推荐
spark调优篇-数据倾斜(汇总)
数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜，原始数据都是一个一个的 block，大小都一样，不存在数据倾斜； 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜，由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意：数据倾斜与数据 ...
Spark 数据倾斜及其解决方案
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介：郑志彬，毕业于华南理工大学计算机科学与技术（双语班）。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能 ...
spark数据倾斜与解决方法
一、数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中。执行Spark作业时，数据倾斜一般发生在shuffle过程中，因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理。在执行shuffle过程中，Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点 ...
Spark性能调优之解决数据倾斜
Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 ...
高级spark数据倾斜
数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 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 ...
spark数据倾斜处理
spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。 表现：同一个 ...
Spark（十）Spark之数据倾斜调优
一 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 1.1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 ...