Hive數據傾斜原因和解決辦法(Data Skew) 什么是數據傾斜(Data Skew)? 數據傾斜是指在原本應該並行處理的數據集中,某一部分的數據顯著多於其它部分,從而使得該部分數據的處理速度成為整個數據集處理的瓶頸 ...
map reduce程序執行時,reduce節點大部分執行完畢,但是有一個或者幾個reduce節點運行很慢,導致整個程序的處理時間很長,這是因為某一個key的條數比其他key多很多 有時是百倍或者千倍之多 ,這條key所在的reduce節點所處理的數據量比其他節點就大很多,從而導致某幾個節點遲遲運行不完,此稱之為數據傾斜。 .萬能膏葯:hive.groupby.skewindata true 當選 ...
2015-10-04 22:16 0 5530 推薦指數:
Hive數據傾斜原因和解決辦法(Data Skew) 什么是數據傾斜(Data Skew)? 數據傾斜是指在原本應該並行處理的數據集中,某一部分的數據顯著多於其它部分,從而使得該部分數據的處理速度成為整個數據集處理的瓶頸 ...
第一節:簡介 一、數據傾斜 數據傾斜:由於數據分布不均勻,造成數據大量的集中到一點,造成數據熱點。 大數據中不怕數據量大,怕數據傾斜。 hive的數據傾斜 --- mapreduce的數據傾斜。 二、主要表現形式 hive運行日志中 map 100% reduce 97 ...
Hive中的數據傾斜 hive 1. 什么是數據傾斜 mapreduce中,相同key的value都給一個reduce,如果個別key的數據過多,而其他key的較少,就會出現數據傾斜。通俗的說,就是我們在處理的時候數據 ...
在做Shuffle階段的優化過程中,遇到了數據傾斜的問題,造成了對一些情況下優化效果不明顯。主要是因為在Job完成后的所得到的Counters是整個Job的總和,優化是基於這些Counters得出的平均值,而由於數據傾斜的原因造成map處理數據量的差異過大,使得這些平均值能代表的價值降低。Hive ...
數據傾斜就是由於數據分布不均勻,數據大量集中到一點上,造成數據熱點。大多數情況下,分為一下三種情況: 1.map端執行比較快,reduce執行很慢,因為partition造成的數據傾斜。 2.某些reduce很快,某些reduce很慢,也是因為partition造成的數據傾斜。 3. ...
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1、什么是數據傾斜? 由於數據分布不均勻,造成數據大量的集中到一點,造成數據熱點 2、Hadoop 框架的特性 A、不怕數據大,怕數據傾斜 B、Jobs 數比較多的作業運行效率相對比較低,如子查詢比較多 C、 sum,count,max,min 等聚集函數,通常不會有數據傾斜 ...