Hive數據傾斜和解決辦法
到某一個或幾個Reduce 上的數據遠高於平均值 大表與大表，但是分 ...
原文：Hive數據傾斜原因和解決辦法（Data Skew）
什么是數據傾斜 Data Skew 數據傾斜是指在原本應該並行處理的數據集中，某一部分的數據顯著多於其它部分，從而使得該部分數據的處理速度成為整個數據集處理的瓶頸。 假設數據分布不均勻，某個key對應幾十萬條數據，其他key對應幾百條或幾十條數據，那么在處理數據的時候，大量相同的key會被分配 partition 到同一個分區里，造成 一個人累死，其他人閑死 的情況，具體表現在：有些任務很快就處理 ...
2020-04-22 15:36 0 3720 推薦指數：
相關推薦
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 ...
hive數據傾斜的解決辦法
數據傾斜是進行大數據計算時常見的問題。主要分為map端傾斜和reduce端傾斜，map端傾斜主要是因為輸入文件大小不均勻導致，reduce端主要是partition不均勻導致。 在hive中遇到數據傾斜的解決辦法： 一、傾斜原因：map端緩慢，輸入數據文件多，大小不均勻 當出現小文件過多 ...
hive數據傾斜原因和解決方法
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 ...
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 ...
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 ...
Spark性能優化之道——解決Spark數據傾斜（Data Skew）的N種姿勢
等。 為何要處理數據傾斜（Data Skew） 什么是數據傾斜 對Spark/Hadoop這樣的大數 ...
Spark性能優化之道——解決Spark數據傾斜（Data Skew）的N種姿勢
本文轉發自Jason’s Blog，原文鏈接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文結合實例詳細闡明了Spark數據傾斜的幾種場景以及對應的解決方案，包括避免數據源傾斜，調整並行度，使用自定義Partitioner，使用Map側Join代替Reduce ...