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 ...

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 ...

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 ...

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，以保證Spark作業的性能。 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 ...

spark數據傾斜處理 危害: 當出現數據傾斜時，小量任務耗時遠高於其它任務，從而使得整體耗時過大，未能充分發揮分布式系統的並行計算優勢。 　　 當發生數據傾斜時，部分任務處理的數據量過大，可能造成內存不足使得任務失敗，並進而引進整個應用失敗。 表現：同一個 ...

　　　　Hive SQL的各種優化方法基本 都和數據傾斜密切相關。 　　　　Hive的優化分為join相關的優化和join無關的優化，從項目的實際來說，join相關的優化占了Hive優化的大部分內容，而join相關的優化又分為mapjoin可以解決的join優化和mapjoin無法解決的join ...

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 ...

原創文章，同步首發自作者個人博客轉載請務必在文章開頭處注明出處。 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側Join，給傾斜Key加上隨機前綴 ...