运行不完，此称之为数据倾斜。 1.万能膏药：hive.groupby.skewindata=true ...

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 ...

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. ...

卧槽草草 来源于其它博客： 貌似我只知道group by key带来的倾斜 hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案 ...

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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 ...