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 ...
在大数据处理领域,数据倾斜是一个非常常见的问题,今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。 .数据倾斜的原理和影响 . 原理 数据倾斜就是数据的分布严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的局面。 数据分布理论上都是倾斜的,符合 二八原理 :例如 的财富集中在 的人手中 的用户只使用 的功能 的用户贡献了 的访问量。 数据倾斜的现象,如下图所示。 . 影响 单点问题 数据集中在 ...
2021-07-15 17:18 0 268 推荐指数:
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 ...
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.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 ...
前言 继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题 ...
1.自定义UDF 1、依赖 2、添加随机前缀 3、去除随机前缀 2.数据流程 不使用随机前缀的流程 使用随机前缀的流程 3.Spark程序 4、sparksql程序 执行结果: ...
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 ...
案例功能说明 通过socketTextStream读取9999端口数据,统计在一定时间内不同类型商品的销售总额度,如果持续销售额度为0,则执行定时器通知老板,是不是卖某种类型商品的员工偷懒了(只做功能演示,根据个人业务来使用,比如统计UV等操作)。 案例代码 使用 ...