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。 1）開啟Map端聚合參數設置 （1）是否 ...

數據傾斜是進行大數據計算時最經常遇到的問題之一。當我們在執行HiveQL或者運行MapReduce作業時候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了數據傾斜的問題。數據傾斜其實是進行分布式計算的時候，某些節點的計算能力比較強或者需要計算的數據比較少，早早執行完了 ...

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 ...

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 ...

一、傾斜造成的原因 正常的數據分布理論上都是傾斜的，就是我們所說的20-80原理：80%的財富集中在20%的人手中, 80%的用戶只使用20%的功能 , 20%的用戶貢獻了80%的訪問量。 俗話是，一個人累死,其他人閑死的局面 這也違背了並行計算的初衷,首先一個節點要承受着巨大的壓力,而其 ...

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 ...