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map100%,reduce99%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 ...

一、數據傾斜 　　數據傾斜一般發生在對數據進行重新划分以及聚合的處理過程中。執行Spark作業時，數據傾斜一般發生在shuffle過程中，因為Spark的shuffle過程需要進行數據的重新划分處理。在執行shuffle過程中，Spark需要將各個節點上相同key的數據拉取到某個處理節點 ...

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 ...

轉載自：https://blog.csdn.net/jin6872115/article/details/79878391 1、什么是數據傾斜？ 由於數據分布不均勻，造成數據大量的集中到一點，造成數據熱點 2、主要表現：任務進度長時間維持在 99%或者 100%的附近，查看任務監控頁面 ...

數據傾斜：由於數據分布不均勻，造成數據大量的集中到一點，造成數據熱點。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：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 ...