如果设置hive.map.aggr为true,hive.groupby.skewindata为true,执行流程如下: 会生成两个job来执行group by,第一个job中,各个map是平均读取分片的,在map阶段对这个分片中的数据根据group by 的key进行局部 ...
一 hive.groupby.skewindata 数据倾斜时负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的 第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupB ...
2021-01-20 20:00 0 614 推荐指数:
如果设置hive.map.aggr为true,hive.groupby.skewindata为true,执行流程如下: 会生成两个job来执行group by,第一个job中,各个map是平均读取分片的,在map阶段对这个分片中的数据根据group by 的key进行局部 ...
和SQL一样,HiveQL中同样支持DISTINCT操作,如下示例: (1) SELECT count(DISTINCT uid) FROM log (2) SELECT ip, count(DIST ...
HiveQL 去重操作和SQL一样,HiveQL中同样支持DISTINCT操作,如下示例:(1) SELECT count(DISTINCT uid) FROM log(2) SELECT ip, c ...
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 ...
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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 ...
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 ...