上次有個朋友咨詢我一個GP數據傾斜的問題，他說查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表時花費了20-30分鍾左右才出來結果，后來指導他分析原因並給出其他方案來查看數據傾斜。 其實很多朋友經常使用如下的方式來檢查數據分布： select gp_segment_id ...

【數據傾斜及調優概述】 　　大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜：　　 　　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 ...

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 ...

參考：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html 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 ...

數據傾斜的原因: 　　1. 存在bigkey 　　　　- 業務層避免bigkey　 　　　　- 將集合類型的bigkey拆分為多個小集合 　　2. slot手工分配不均 　　3. hashtag 導致數據分配到同一個slot 　　　　- 避免使用hashtag 訪問傾斜的原因 ...

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 ...

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 ...