数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了 ...

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 ...

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 ...

数据倾斜产生的原因 数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类 Hive倾斜之group by聚合倾斜 原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别 ...

转载自：https://blog.csdn.net/jin6872115/article/details/79878391 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、主要表现：任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面 ...

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。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 ...

数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，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 ...

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 解决办法 1.增加jvm内存,这适用于第一种情况(唯一值非常少，极少数值有非常多的记录值(唯一值少于几千)),这种情况下,往往只能通过硬件的手段来进行调优,增加 ...