数据倾斜

hive数据倾斜解决方法

Hive的过程中经常会碰到数据倾斜问题,数据倾斜基本都发生在group、join等需要数据shuffle的操作中,这些过程需要按照key值进行数据汇集处理,如果key值过于集中,在汇集过程中大部分数据汇集到一台机器上
¥程序猿¥·2021-01-13 20:42

hive解决数据倾斜问题_这种数据倾斜解决方案，你会吗？

一、概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。
weixin_39982568·2021-01-10 19:37

hive解决数据倾斜问题_数据倾斜原因和解决方法

数据分布正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的20-80原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量,不同的数据字段可能的数据倾斜一般有两种情况
蒋叶婷·2021-01-10 19:36

spark 算子例子_Spark性能优化指南——高级篇

继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。
weixin_39902085·2021-01-08 18:14

hive中groupby优化_HiveSQL常用优化方法全面总结

影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。
周天无极·2020-12-31 05:16

Hadoop离线 day16 Hive基本操作

表的优化9.2.1Join9.2.2MapJoin9.2.3GroupBy9.2.4Count(distinct)9.2.5笛卡尔积9.2.6使用分区剪裁、列剪裁9.2.7动态分区调整9.2.8分桶9.3数据倾斜
weixin_39210914·2020-12-29 21:36

hive中groupby优化_Hive的10种常用优化总结，再也不怕MapReduce分配不均了

影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。
h肚肚·2020-12-28 11:33

hive中groupby优化_HiveSQL常用优化方法

影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。
工业狂魔·2020-12-28 01:59

hive解决数据倾斜问题_hive数据倾斜原理与解决方案

一､数据倾斜原理join实现原理sql=selectname,orderidfromusert1joinordert2ont1.uid=t2.uidgroupby实现原理sql=selectrank,isonline
盐选推荐·2020-12-24 20:14

hive解决数据倾斜问题_Hive数据倾斜和解决办法

转自：https://blog.csdn.net/xinzhi8/article/details/71455883操作：关键词情形后果Join其中一个表较小，但是key集中分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多这些空值都由一个reduce处理非常慢groupbygroupby维度过小，某值的数量过多处理某值的reduce非常耗时CountDi
Moonkissu·2020-12-24 20:10

hive优化和数据倾斜解决方案

Hive优化一、常见的Hive的优化方式有哪些二、表的优化三、如何防止数据倾斜3.1、产生数据倾斜的原因3.2、数据倾斜通用的处理方法3.3、产生数据倾斜的场景和解决方案3.3.1groupby产生数据倾斜
xiaoxaoyu·2020-12-17 19:44

hive数据倾斜

hive数据倾斜1.join时产生数据倾斜1.1小表join大表使用mapjoin,左边小表,右边大表,在map端进行join,把小表放到了内存,然后扫描大表进行join.没有shuffle,不走reduce
小涛手记·2020-12-15 12:50

Hive引擎Spark优化配置参数

影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。本文主要描述在底层引擎为Spark时，经常会用到的、常见的配置参数。
云掣科技·2020-12-10 21:38

技本功|Hive优化之监控（三）

影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。
云掣科技·2020-11-24 21:28

技本功|Hive优化之Spark执行引擎参数调优（二）

影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。
云掣科技·2020-11-24 21:24

spark2020面试题

文章目录一、RDD二、driver、Executor相关三、spark存储四、数据倾斜五、宽窄依赖、Stage、Job、task六、Spark性能优化七、并发八、pyspark内置函数、常用算子九、常见
BlackEyes_SGC·2020-11-19 17:29

大数据私房菜面试题

namenode宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题
Saiheihua·2020-10-24 22:00

数据倾斜的产生、解决方法

数据倾斜在哪里产生的？数据倾斜是在shuffle中产生的，shuffle过程中造成了下游task的数据任务不均衡什么是数据倾斜？
行走江湖不带刀·2020-10-11 08:57

【Hive】数据倾斜原因及解决方法汇总

（1）数据倾斜根本原因：由于数据分布不均匀，导致map端读取的数据分布不均匀（数据长尾分布），从而使得map处理的数据量差异过大。
Asher117·2020-10-09 15:02

技本功|Hive优化之Spark执行引擎参数调优（二）

影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。
云掣科技·2020-10-09 12:10

hadoop mapReduce数据倾斜原因及解决方案

1.什么是数据倾斜数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题，如同你妈买了一百个苹果，给了你弟弟八十个，给你二十个，要求你们全都吃完了才会再买下一次的苹果（你们都喜欢吃苹果
尤托匹亚·2020-09-25 17:32

基于SparkUI Spark Sql 数据倾斜特征及解决方法

一、数据倾斜的常见类型（1）不可拆分大文件引发的数据倾斜不可分割的压缩格式：GZIP，如果该压缩文件很大，map就要花费很多时间进行读取，尽量采用bzip和zip等支持分割的压缩算法（2）NULL值或热点值随机数填充打散热点值
kaiker·2020-09-24 14:44

【Flink 精选】如何处理作业的数据倾斜？

如何处理Flink作业中的数据倾斜问题？1.数据倾斜的原理和影响1.1原理数据倾斜就是数据的分布严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。
熊本极客·2020-09-18 14:45

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导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜
lvhuiyin·2020-09-17 12:41

hive mapjoin使用

Hive的问题，如下hivesql：selectf.a,f.bfromAtjoinBfon(f.a=t.aandf.ftime=20110802)该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重
lvhuiyin·2020-09-17 12:41

【大数据架构】大数据数据仓库与数据中台架构

：存储原始数据dwd层：清洗数据，去除空值、脏数据，超过极限范围的数据，数据脱敏，得到干净的数据dws层：轻度汇总，形成数据宽表（有数据冗余，但查询性能得到了提高，查询更方便，而join的结果容易产生数据倾斜
魏晓蕾·2020-09-17 03:37

大数据面试题及答案

Hadoop相关试题Hive相关试题1、hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题?
欧阳子卿·2020-09-16 07:35

Hive调优

能不shuffle就不shuffle，能在map端提前处理的不要reduce处理)合并小文件map阶段和reduce阶段的输出尽量采用snappy数据压缩和(parquet、orcfile)存储格式避免数据倾斜
马上要秃头的我·2020-09-16 02:48

echarts x轴y轴，显示问题

xAxis:{axisLabel:{interval:0,rotate:20,//x轴数据倾斜角度}}2.Y轴，数字过长，显示不全。
haroro_lyq·2020-09-16 00:06

spark性能优化-数据倾斜

分析是由于数据倾斜导致，例如cid1有100个商品，cid2有300个商品，cid3有1000个商品，由于根据分类id，计算商品相似度，cid3的商品对在一个task中，导致所有任务都等待这一个task
辰星M·2020-09-16 00:31

hadoop内的各种join

但是最近这个项目，需要从外部导入两个数据量很小的文件，有数据倾斜，于是开始考虑效率问题了。看了很多别人的博客后，做如下理解：reducejoin不需要额
老笨妞·2020-09-15 22:14

hadoop之Map join和Reduce join (13)

解决方案在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。具
怒放de生命2010·2020-09-15 22:00

Maxwell的数据倾斜问题(kafka中partition分配不均)

articleId=103722587,先对大家说声抱歉,因为我感觉误导了很多初学者,包括我自己也被误导,那就是Maxwell将数据发送到kafka之后导致的数据倾斜问题,下面我来纠正一下我们一般启动maxwell
蒙奇帝路飞·2020-09-15 15:16

Spark解决数据倾斜的方法

SparkContext.accumulator(v,name)，其中v是初始值，name是名称广播变量一个只读变量，spark把该变量在所有结点上都缓存一份创建方法是SparkContext.broadcast(变量)Spark数据倾斜的问题以统计文
时下握今·2020-09-15 15:10

Spark学习——数据倾斜

其他更多java基础文章：java基础学习(目录)学习资料：数据倾斜是多么痛？
weixin_34357887·2020-09-15 15:33

【Kafka】Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案

Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案SparkMasteratspark://node-01:7077kafka多线程producer数据不均匀_百度搜索kafka分片使用不均匀问题如何解决，求救
weixin_33919941·2020-09-15 15:42

倾斜数据的处理

一般来说，如果最大值和最小值的比例超过20，那么数据倾斜的可能性就很大了。
果然好吃·2020-09-15 15:25

Sqoop采集数据的时候出现数据倾斜解决方法（--split-by --num-mappers）

注意：–split-by后面要是int类型，并且是连续递增的，那么sqpli-by会平分的很均匀，要是不是自增的那么有的maptask还是很忙，而有的maptask则不是很忙–num-mappers后面设置的maptask数目大于1的话，那么–split-by后面必须跟字段，因为–num-mappers后面要是1的话，那么–split-mappers后面跟不跟字段都没有意义，因为，他只会启动一个m
struggle@徐磊·2020-09-15 14:44

spark数据倾斜处理

本篇文章属于转载原文出处https://blog.csdn.net/lw_ghy/article/details/51419877调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜
deepthinkers·2020-09-15 14:42

spark性能优化之数据倾斜

数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。
卡奥斯道·2020-09-15 14:42

Spark:shuffle数据倾斜

数据倾斜Shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作，如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。
焦焦^_^·2020-09-15 14:35

Spark数据倾斜问题

目录数据倾斜的常见解决方法对于源数据聚合源数据过滤导致倾斜的key对于计算过程提高shuffle操作reduce并行度使用随机key实现双重聚合将reducejoin转换为mapjoinsample采样倾斜
K. Bob·2020-09-15 13:15

kafka数据倾斜问题如何解决？

1.问题描述对kafka扩容增加brokers节点后，在KakfaManeger中已经看到新增的brokers节点已加入kafka集群，但是新增的brokers里并没有看到有topic存在。2.原因在扩容之前就已经存在的topic并不会自动地分配分区到新节点上，除非扩容后新建的topic。这种情况只能手动将topic分区重新分配到brokers节点上(包括新增的brokers节点)，Kafka内部
人人都是量化师·2020-09-15 13:17

自动处理spark数据倾斜

1解决数据倾斜典型方案《Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（DataSkew）的N种姿势》一文讲述了数据倾斜的危害，产生原因，以及典型解决方法保证文件可Split从而避免读HDFS时数据倾斜保证
weixin_42450619·2020-09-15 13:36

Spark 解决数据倾斜问题

Spark解决数据倾斜问题一、前述数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析。
Nick-_-Song·2020-09-15 13:36

八种解决 Spark 数据倾斜的方法

有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。
Hadoop技术博文·2020-09-15 13:09

数据倾斜

有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。
A3301·2020-09-15 12:46

Spark数据倾斜解决方案

1.聚合源数据咱们现在，做一些聚合的操作，groupByKey、reduceByKey；groupByKey，说白了，就是拿到每个key对应的values；reduceByKey，说白了，就是对每个key对应的values执行一定的计算。现在这些操作，比如groupByKey和reduceByKey，包括之前说的join。都是在spark作业中执行的。spark作业的数据来源，通常是哪里呢？90%
njyuxinag·2020-09-15 12:14

一文教你快速解决Spark数据倾斜！

  大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenb
不温卜火·2020-09-15 12:59

Spark常见的数据倾斜问题及解决方案

一、数据倾斜介绍与定位1、数据倾斜的原理在执行shuffle操作时是按照key来进行values的数据输出、拉取和聚合，同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。
拾荒路上的开拓者·2020-09-15 12:20
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