上次有个朋友咨询我一个GP数据倾斜的问题，他说查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表时花费了20-30分钟左右才出来结果，后来指导他分析原因并给出其他方案来查看数据倾斜。 其实很多朋友经常使用如下的方式来检查数据分布： select gp_segment_id ...

【数据倾斜及调优概述】 　　大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜：　　 　　在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...