数据倾斜特征：个别Task处理大部分数据 后果：1.OOM;2.速度变慢，甚至变得慢的不可接受 常见原因： 数据倾斜的定位： 1.WebUI（查看Task运行的数据量的大小）。 2.Log,查看log中哪一行出现OOM,查找具体哪个Stage,进而确定哪一个shuffle产生了数据倾斜。 3.查看代 ...

1、第一阶段有三个文本待统计（设置分区的个数为3） package com.cr.skew; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

造成数据倾斜的原因：key 分布不均匀业务数据本身的特性建表考虑不周全某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜产生数据倾斜的业务场景1.空值产生的数据倾斜在日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和用户表中的 user_id 相关联，就会碰到数据倾斜的问...

hive中数据倾斜问题的处理(hive调优)数据倾斜的概况hive在处理大数据经常会遇到数据倾斜的问题,表现为在map100%,reduce99%…的界面一直卡着,一般情况下就是遇到了数据倾斜的问题主要原因是大车拉小货,小车拉大货,计算能力强的节点处理数据少,计算能力弱的节点需要计算的数据比较多,有...

数据倾斜发生时的现象： 1.绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行的极慢。 2.原本能正常执行的Spark作业，某天突然爆出OOM（内存溢出）异常。观察异常栈，是我们写的业务代

数据倾斜解决方法，通常从以下几个方面进行考量： 业务上丢弃 • 不参与关联：在on条件上直接过滤 • 随机数打散：比如 null、空格、0等“Other”性质的特殊值 倾斜键记录单独处理 • Join：找出倾斜key，把对应数据插入临时表，如果该表是小表，使用map join解决； • Group ...

由于爬虫抓取等原因，会导致单一ID的日志条数过多。在spark中，同一ID的日志会被shuffle到单一的节点上进行处理，导致系统运行缓慢！因为这些用户的访问本来就是无效的，所以可以直接过滤掉这部分用户。话不多说，scala的DataFrame版输出和代码如下（参考链接见代码注释）：引用spark ...

由于爬虫抓取等原因，会导致单一ID的日志条数过多。在spark中，同一ID的日志会被shuffle到单一的节点上进行处理，导致系统运行缓慢！因为这些用户的访问本来就是无效的，所以可以直接过滤掉这部分用户。话不多说，scala的DataFrame版输出和代码如下（参考链接见代码注释）：引用spark ...

hive和其它关系数据库一样，支持count(distinct)操作，但是对于大数据量中，如果出现数据倾斜时，会使得性能非常差，解决办法为设置数据负载均衡，其设置方法为设置hive.groupby.skewindata参数 hive (default)> set hive.groupby.sk...

hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案 １、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散k...

对于参数命令的记忆，需要固定在数据倾斜产生的原因数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类Hive倾斜之group by聚合倾斜原因：分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久；对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行gro...