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 ...
一.了解數據傾斜 數據傾斜的原理: 在執行shuffle操作的時候,按照key,來進行values的數據的輸出,拉取和聚合.同一個key的values,一定是分配到一個Reduce task進行處理. 假如多個key對應的values,總共是 萬,但是可能某個key對應了 萬條數據,key 萬條values,分配到一個task上面去執行. 另外兩個task,可能各分配到了 萬條數據,可能是數百個k ...
2018-12-19 09:32 1 1076 推薦指數:
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 ...
Spark介紹 按照官方的定義,Spark 是一個通用,快速,適用於大規模數據的處理引擎。 通用性:我們可以使用Spark SQL來執行常規分析, Spark Streaming 來流數據處理, 以及用Mlib來執行機器學習等。Java,python,scala ...
在開發過程中大家都會遇到一個常見的問題,那就是數據傾斜。既然遇到問題,那么就應該想辦法解決問題。解決問題首先要了解出現這個問題的原因。 什么是數據傾斜,比如說:在hive中 map階段早就跑完了,reduce階段一直卡在99%。很大情況是發生了數據傾斜,整個任務在等某個節點跑完 ...
數據傾斜: 數據傾斜在MapReduce編程模型中十分常見,用最通俗易懂的話來說,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,這種情況是我們不能接受的,這也違背了並行計算的初衷,首先一個節點要承受着巨大的壓力,而其他節點 ...
【使用場景】 對RDD使用join類操作,或者是在Spark SQL中使用join語句時,而且join操作中的一個RDD或表的數據量比較小(例如幾百MB或者1~2GB),比較適用此方案。 【解決方案】 小表join大表轉為小表broadcast+map大表實現。具體 ...
【使用場景】 兩個RDD進行join的時候,如果數據量都比較大,那么此時可以sample看下兩個RDD中的key分布情況。如果出現數據傾斜,是因為其中某一個RDD中的少數幾個key的數據量過大,而另一個RDD中的所有key都分布比較均勻,此時可以考慮采用本解決方案。 【解決方案 ...
MapReduce簡介MapReduce是面向大數據並行處理的計算模型、框架和平台,它隱含了以下三層含義: 1)MapReduce是一個基於集群的高性能並行計算平台(Cluster Infrastructure)。它允許用市場上普通的商用服務器構成一個包含數十、數百至數千個節點的分布和並行計算 ...
數據傾斜問題剖析 數據傾斜是分布式系統不可避免的問題,任何分布式系統都有幾率發生數據傾斜,但有些小伙伴在平時工作中感知不是很明顯,這里要注意本篇文章的標題—“千億級數據”,為什么說千億級,因為如果一個任務的數據量只有幾百萬,它即使發生了數據傾斜,所有數據都跑到一台機器去執行,對於幾百萬的數據 ...