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 ...

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 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰 版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任 ...

落地方式不同 mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就只能够进行大量的io操作获取得到，性能就比较低。 spark任务每一次处理的完成之后所产生的结果数据可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面 ...

关于MapReduce的实验，说是完成，其实也就是按照老师给的程序教程去配置关于MapReduce的一些环境，学习 ...

一、Hive-sql 常用优化 MapReduce 流程： Input->split->map->buffer(此处调整其大小)->spill->spill过多合并->merge->combine(减少reduce压力)->shuffle ...

1、创建hadoop用户，hadoopgroup组　　 2、安装ftp工具　　 2、安装jdk、hadoop 将下载的jdk、hadoop拷贝到服务器上， ...