Hive 數據傾斜原因及解決方法（轉）
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 ...
原文：Hive數據傾斜的原因及主要解決方法
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多，其他的數據類型特別少。當按照類型進行group by的時候，會將相同的group by字段的reduce任務需要的數據拉取到同一個節點進行聚合，而當其中每一組的數 ...
2019-12-14 14:58 0 1000 推薦指數：
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