Hive 數據傾斜原因及解決方法（轉）
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 ...
原文：Hive數據傾斜解決方法總結
數據傾斜是進行大數據計算時最經常遇到的問題之一。當我們在執行HiveQL或者運行MapReduce作業時候，如果遇到一直卡在map ,reduce 一般就是遇到了數據傾斜的問題。數據傾斜其實是進行分布式計算的時候，某些節點的計算能力比較強或者需要計算的數據比較少，早早執行完了，某些節點計算的能力較差或者由於此節點需要計算的數據比較多，導致出現其他節點的reduce階段任務執行完成，但是這種節點的 ...
2017-11-03 10:49 0 19665 推薦指數：
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