解決spark中遇到的數據傾斜問題
一. 數據傾斜的現象 多數task執行速度較快,少數task執行時間非常長，或者等待很長時間后提示你內存不足，執行失敗。 二. 數據傾斜的原因 常見於各種shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。 數據問題 key本身分布不均勻(包括大量 ...
原文：【Spark篇】---Spark解決數據傾斜問題
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 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 萬數據，其他key才對應了 條數據 ，而且業務場景需要頻繁使用Spark對Hive表執行某個分析操作，那么比較適合使用這種技術方案。 ...
2018-03-04 21:06 0 6911 推薦指數：
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