【數據傾斜及調優概述】 大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜: 在進行shuffle的時候,必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理,比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話,就會發生數據傾斜 ...
上次有個朋友咨詢我一個GP數據傾斜的問題,他說查看gp toolkit.gp skew coefficients表時花費了 分鍾左右才出來結果,后來指導他分析原因並給出其他方案來查看數據傾斜。 其實很多朋友經常使用如下的方式來檢查數據分布: select gp segment id,count from person info group by 但是這種方法太簡單,只有判斷存儲是否傾斜,不能夠去對 ...
2019-07-04 16:15 0 771 推薦指數:
【數據傾斜及調優概述】 大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜: 在進行shuffle的時候,必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理,比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話,就會發生數據傾斜 ...
一、數據傾斜發生的原理 原理:在進行shuffle的時候,必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理,比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話,就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...
摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 數據傾斜調優 調優概述 有的時候,我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜,此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優,就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題 ...
數據傾斜 為什么會數據傾斜 spark 中的數據傾斜並不是說原始數據存在傾斜,原始數據都是一個一個的 block,大小都一樣,不存在數據傾斜; 而是指 shuffle 過程中產生的數據傾斜,由於不同的 key 對應的數據量不同導致不同 task 處理的數據量不同 注意:數據傾斜與數據 ...
前言 繼《Spark性能優化:開發調優篇》和《Spark性能優化:資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后,本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇,將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優,以解決更加棘手的性能問題 ...
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 ...
Spark性能調優之解決數據傾斜 數據傾斜七種解決方案 shuffle的過程最容易引起數據傾斜 1.使用Hive ETL預處理數據 ...
一 調優概述 有的時候,我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜,此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優,就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題,以保證Spark作業的性能。 1.1數據傾斜發生時的現象 絕大多數task執行得都非常快,但個別 ...