数据倾斜的原因: 　　1. 存在bigkey 　　　　- 业务层避免bigkey　 　　　　- 将集合类型的bigkey拆分为多个小集合 　　2. slot手工分配不均 　　3. hashtag 导致数据分配到同一个slot 　　　　- 避免使用hashtag 访问倾斜的原因 ...

参考：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html 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 ...

秒杀过程：库存查验、库存扣减和订单处理：在库存查验过程：支撑大量高并发的库存查验请求，我们需要在这个环节使用 Redis 保存库存量，这样一来，请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。 订单处理可以在数据库中执行，但库存扣减操作，不能交给后端数据库处理。在数据库中处理订单的原因比较简单 ...

spark计算非常非常慢，通过web ui监视发现，有的task处理了好几百M的数据，有的 task ...

数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别 ...

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 ...

一、数据倾斜 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。 数据倾斜原理 目前我们所知道的大数据处理框架，比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能处理高达千亿的数据，是因为这些框架都利用了分布式计算的思想，集群中多个计算节点并行，使得数据 ...

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