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 ...

到某一個或幾個Reduce 上的數據遠高於平均值 大表與大表，但是分 ...

數據傾斜是進行大數據計算時常見的問題。主要分為map端傾斜和reduce端傾斜，map端傾斜主要是因為輸入文件大小不均勻導致，reduce端主要是partition不均勻導致。 在hive中遇到數據傾斜的解決辦法： 一、傾斜原因：map端緩慢，輸入數據文件多，大小不均勻 當出現小文件過多 ...

Spark數據傾斜 產生原因 首先RDD的邏輯其實時表示一個對象集合。在物理執行期間，RDD會被分為一系列的分區，每個分區都是整個數據集的子集。當spark調度並運行任務的時候，Spark會為每一個分區中的數據創建一個任務。大部分的任務處理的數據量差不多，但是有少部分 ...

數據傾斜：就是大量的相同key被partition分配到一個分區里，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 ...

數據傾斜無非就是大量的相同key被partition分配到一個分區里,造成了’一個人累死,其他人閑死’的情況 解決辦法 1.增加jvm內存,這適用於第一種情況(唯一值非常少，極少數值有非常多的記錄值(唯一值少於幾千)),這種情況下,往往只能通過硬件的手段來進行調優,增加 ...

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 ...

數據傾斜產生的原因 數據傾斜的原因很大部分是join傾斜和聚合傾斜兩大類 Hive傾斜之group by聚合傾斜 原因： 分組的維度過少，每個維度的值過多，導致處理某值的reduce耗時很久； 對一些類型統計的時候某種類型的數據量特別 ...