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 ...
原文：最完整的数据倾斜解决方案(spark)
一.了解数据倾斜 数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是 万,但是可能某个key对应了 万条数据,key 万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了 万条数据,可能是数百个k ...
2018-12-19 09:32 1 1076 推荐指数：
相关推荐
MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala ...
数据倾斜的原因以及解决方案
在开发过程中大家都会遇到一个常见的问题，那就是数据倾斜。既然遇到问题，那么就应该想办法解决问题。解决问题首先要了解出现这个问题的原因。 什么是数据倾斜，比如说：在hive中 map阶段早就跑完了，reduce阶段一直卡在99%。很大情况是发生了数据倾斜，整个任务在等某个节点跑完 ...
数据倾斜的原因及解决方案
数据倾斜: 数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见,用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点 ...
【Spark调优】小表join大表数据倾斜解决方案
【使用场景】 对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（例如几百MB或者1~2GB），比较适用此方案。 【解决方案】 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现。具体 ...
【Spark调优】大表join大表，少数key导致数据倾斜解决方案
【使用场景】 两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。 【解决方案 ...
数据倾斜的原因和解决方案
MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算 ...
Hive千亿级数据倾斜解决方案
数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显，这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”，为什么说千亿级，因为如果一个任务的数据量只有几百万，它即使发生了数据倾斜，所有数据都跑到一台机器去执行，对于几百万的数据 ...