hive數據傾斜原因以及解決辦法
何謂數據傾斜？數據傾斜指的是，並行處理的數據集 中，某一部分（如Spark的一個Partition）的數據顯著多於其它部分，從而使得該部分的處理速度成為整個數據集處理的瓶頸。 表現為整體任務基本完成，但仍有少量子任務的reduce還在運行。 數據傾斜的原因: 1.join 一個表較小 ...
原文：Spark產生數據傾斜的原因以及解決辦法
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，但是有少部分的任務處理的數據量很大，因而Spark作業會看起來運行的十分的慢，從而產生數據傾斜 進行shuffle的時候 。 數據傾斜只會發生 ...
2018-08-03 10:54 0 2073 推薦指數：
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