如果設置hive.map.aggr為true,hive.groupby.skewindata為true,執行流程如下: 會生成兩個job來執行group by,第一個job中,各個map是平均讀取分片的,在map階段對這個分片中的數據根據group by 的key進行局部 ...
一 hive.groupby.skewindata 數據傾斜時負載均衡,當選項設定為true,生成的查詢計划會有兩個MRJob。第一個MRJob 中,Map的輸出結果集合會隨機分布到Reduce中,每個Reduce做部分聚合操作,並輸出結果,這樣處理的結果是相同的GroupBy Key有可能被分發到不同的Reduce中,從而達到負載均衡的目的 第二個MRJob再根據預處理的數據結果按照GroupB ...
2021-01-20 20:00 0 614 推薦指數:
如果設置hive.map.aggr為true,hive.groupby.skewindata為true,執行流程如下: 會生成兩個job來執行group by,第一個job中,各個map是平均讀取分片的,在map階段對這個分片中的數據根據group by 的key進行局部 ...
和SQL一樣,HiveQL中同樣支持DISTINCT操作,如下示例: (1) SELECT count(DISTINCT uid) FROM log (2) SELECT ip, count(DIST ...
HiveQL 去重操作和SQL一樣,HiveQL中同樣支持DISTINCT操作,如下示例:(1) SELECT count(DISTINCT uid) FROM log(2) SELECT ip, c ...
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 ...
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一、Hive-sql 常用優化 MapReduce 流程: Input->split->map->buffer(此處調整其大小)->spill->spill過多合並->merge->combine(減少reduce壓力)->shuffle ...
運行不完,此稱之為數據傾斜。 1.萬能膏葯:hive.groupby.skewindata=true ...
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 ...