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 ...

Group By 默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。 但并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。 1）开启Map端聚合参数设置 （1）是否 ...

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了 ...

到某一个或几个Reduce 上的数据远高于平均值 大表与大表，但是分 ...

何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集 中，某一部分（如Spark的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 表现为整体任务基本完成，但仍有少量子任务的reduce还在运行。 数据倾斜的原因: 1.join 一个表较小 ...

一、倾斜造成的原因 正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的20-80原理：80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量。 俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面 这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其 ...

数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题。主要分为map端倾斜和reduce端倾斜，map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致，reduce端主要是partition不均匀导致。 在hive中遇到数据倾斜的解决办法： 一、倾斜原因：map端缓慢，输入数据文件多，大小不均匀 当出现小文件过多 ...

Hive 数据倾斜怎么发现，怎么定位，怎么解决 多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主，并没有给出具体的数据倾斜案例。当工作中遇到了倾斜问题，这些理论很难直接应用，导致我们面对倾斜时还是不知所措。 今天我们不扯大篇理论，直接以例子来实践，排查是否出现了数据倾斜，具体是哪段代码导致的倾斜 ...