最完整的數據傾斜解決方案(spark)
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90萬 ...
原文：Spark 數據傾斜及其解決方案
本文首發於 vivo互聯網技術 微信公眾號 https: mp.weixin.qq.com s lqMu lfk Ny ZHYruEeBdA 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 人工智能等相關開發和架構。目前在vivo智能平台中心從事 AI中台建設以及廣告推薦業務。擅長各種業務形態的業務架構 平台化以及各種業 ...
2019-12-30 11:00 0 1364 推薦指數：
相關推薦
數據傾斜的原因以及解決方案
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 ...
數據傾斜的原因及解決方案
計算完畢后要一直等待這個忙碌的節點,也拖累了整體的計算時間,可以說效率是十分低下的。 解決方案: ...
【Spark調優】小表join大表數據傾斜解決方案
【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 ...
【Spark調優】大表join大表，少數key導致數據傾斜解決方案
【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 ...
數據傾斜的原因和解決方案
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 ...
Hive千億級數據傾斜解決方案
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 ...
Hive的HQL語句及數據傾斜解決方案
[版權申明：本文系作者原創，轉載請注明出處] 文章出處：http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者： 朱培 ...