hive数据倾斜原因以及解决办法
何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集 中，某一部分（如Spark的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 表现为整体任务基本完成，但仍有少量子任务的reduce还在运行。 数据倾斜的原因: 1.join 一个表较小 ...
原文：Spark产生数据倾斜的原因以及解决办法
Spark数据倾斜 产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据集的子集。当spark调度并运行任务的时候，Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务。大部分的任务处理的数据量差不多，但是有少部分的任务处理的数据量很大，因而Spark作业会看起来运行的十分的慢，从而产生数据倾斜 进行shuffle的时候 。 数据倾斜只会发生 ...
2018-08-03 10:54 0 2073 推荐指数：
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