一、數據傾斜 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。 數據傾斜原理 目前我們所知道的大數據處理框架,比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能處理高達千億的數據,是因為這些框架都利用了分布式計算的思想,集群中多個計算節點並行,使得數據 ...
在大數據處理領域,數據傾斜是一個非常常見的問題,今天我們就簡單講講在flink中如何處理流式數據傾斜問題。 .數據傾斜的原理和影響 . 原理 數據傾斜就是數據的分布嚴重不均,造成一部分數據很多,一部分數據很少的局面。 數據分布理論上都是傾斜的,符合 二八原理 :例如 的財富集中在 的人手中 的用戶只使用 的功能 的用戶貢獻了 的訪問量。 數據傾斜的現象,如下圖所示。 . 影響 單點問題 數據集中在 ...
2021-07-15 17:18 0 268 推薦指數:
一、數據傾斜 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。 數據傾斜原理 目前我們所知道的大數據處理框架,比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能處理高達千億的數據,是因為這些框架都利用了分布式計算的思想,集群中多個計算節點並行,使得數據 ...
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.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 ...
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 ...
1.自定義UDF 1、依賴 2、添加隨機前綴 3、去除隨機前綴 2.數據流程 不使用隨機前綴的流程 使用隨機前綴的流程 3.Spark程序 4、sparksql程序 執行結果: ...
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 ...
案例功能說明 通過socketTextStream讀取9999端口數據,統計在一定時間內不同類型商品的銷售總額度,如果持續銷售額度為0,則執行定時器通知老板,是不是賣某種類型商品的員工偷懶了(只做功能演示,根據個人業務來使用,比如統計UV等操作)。 案例代碼 使用 ...