運行不完,此稱之為數據傾斜。 1.萬能膏葯:hive.groupby.skewindata=true ...
Group By 默認情況下,Map階段同一Key數據分發給一個reduce,當一個key數據過大時就傾斜了。 但並不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成,很多聚合操作都可以先在Map端進行部分聚合,最后在Reduce端得出最終結果。 開啟Map端聚合參數設置 是否在Map端進行聚合 默認為true 在Map端進行聚合操作的條目數目 有數據傾斜的時候進行負載均衡 默認是false 情況一: ...
2021-08-04 19:10 0 126 推薦指數:
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 ...
第一節:簡介 一、數據傾斜 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。 大數據中不怕數據量大,怕數據傾斜。 hive的數據傾斜 --- mapreduce的數據傾斜。 二、主要表現形式 hive運行日志中 map 100% reduce 97 ...
Hive中的數據傾斜 hive 1. 什么是數據傾斜 mapreduce中,相同key的value都給一個reduce,如果個別key的數據過多,而其他key的較少,就會出現數據傾斜。通俗的說,就是我們在處理的時候數據 ...
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 ...
數據傾斜就是由於數據分布不均勻,數據大量集中到一點上,造成數據熱點。大多數情況下,分為一下三種情況: 1.map端執行比較快,reduce執行很慢,因為partition造成的數據傾斜。 2.某些reduce很快,某些reduce很慢,也是因為partition造成的數據傾斜。 3. ...
Hive 數據傾斜怎么發現,怎么定位,怎么解決 多數介紹數據傾斜的文章都是以大篇幅的理論為主,並沒有給出具體的數據傾斜案例。當工作中遇到了傾斜問題,這些理論很難直接應用,導致我們面對傾斜時還是不知所措。 今天我們不扯大篇理論,直接以例子來實踐,排查是否出現了數據傾斜,具體是哪段代碼導致的傾斜 ...