等。 為何要處理數據傾斜（Data Skew） 什么是數據傾斜 對Spark/Hadoop這樣的大數 ...

前言 繼《Spark性能優化：開發調優篇》和《Spark性能優化：資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇，將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題 ...

Spark性能調優之解決數據傾斜 數據傾斜七種解決方案 shuffle的過程最容易引起數據傾斜 1.使用Hive ETL預處理數據 ...

一、數據傾斜發生的原理 原理：在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...

一、前述 數據傾斜問題是大數據中的頭號問題，所以解決數據清洗尤為重要，本文只針對幾個常見的應用場景做些分析 。 二。具體方法 1、使用Hive ETL預處理數據 方案適用場景： 如果導致數據傾斜的是Hive表。如果該Hive表中的數據本身很不均勻（比如某個key對應了100 ...

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。 假設數據分布不均勻，某個key對應幾十萬條數據，其他key對應幾百條或幾十條數據，那么在處理數據的時候，大量相同的key會被 ...

1.自定義UDF 1、依賴 2、添加隨機前綴 3、去除隨機前綴 2.數據流程 不使用隨機前綴的流程 使用隨機前綴的流程 3.Spark程序 4、sparksql程序 執行結果： ...

本文首發於 vivo互聯網技術 微信公眾號 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者簡介：鄭志彬，畢業於華南理工大學計算機科學與技術（雙語班）。先后從事過電子商務、開放平台、移動瀏覽器、推薦廣告和大數據、人工智能 ...