数据倾斜

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

hive sql 优化

对分区插入数据(每次都会覆盖掉原来的数据):hive.map.aggr=trueMap端部分聚合，相当于Combinerhive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡
仲景武·2020-09-15 12:01

Oracle中使用绑定变量的优点和缺点

，避免硬解析以及与之相关的额外开销在大批量数据操作时将呈数量级来减少闩锁的使用，避免闩锁的竞争缺点：绑定变量被使用时，查询优化器会忽略其具体值，因此其预估的准确性远不如使用字面量值真实，尤其是在表存在数据倾斜
江天水一泓·2020-09-15 08:28

Hive mapjoin使用(数据倾斜优化)

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
TechChan·2020-09-15 00:08

hive深度理解与调优

通过Fetch获取数据，不再经过mapreduce8.2第一部分：Hadoop计算框架的特性什么是数据倾斜•由于数据的不均衡原因，导致数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造
想ai抽·2020-09-14 23:46

13_Hive优化

长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。
weixin_34393428·2020-09-14 23:40

顺丰科技面经整理

1.逻辑回归函数的思想，损失函数，损失函数怎么求的，参数更新，正则化知识2.数据倾斜问题是什么？数据倾斜的原因？怎么解决？3.SQL语句：连续登陆三天以上的用户的消费总额4.时间序列分析怎么做？
sxjjxc·2020-09-14 23:27

Hive----4.Hive 优化策略

Hive优化策略1、Hadoop框架计算特性1、数据量大不是问题，数据倾斜是个问题2、jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。
XiaodunLP·2020-09-14 21:39

大数据常见面试题之hive

七.Hive如何调优八.Hive数据倾斜原因和处理？九.Hive的自定义函
sun_0128·2020-09-14 12:40

spark调优之大rdd倾斜解决：sample采样倾斜key单独进行join

spark调优之大rdd数据倾斜解决：ps：如果rdd有一个数据量比较小的话，是可以通过broadcast转化成mapjoin的；如果是两个大rdd，其中倾斜的key少的话=》sample采样倾斜key
嘉平11·2020-09-14 02:55

Hive数据倾斜解决思路

Hive数据倾斜总结发生倾斜的根本原因在于，shuffle之后，key的分布不均匀，使得大量的key集中在某个reduce节点，导致此节点过于“忙碌”，在其他节点都处理完之后，任务的结整需要等待此节点处理完
strongyoung88·2020-09-13 23:20

计算pv和uv时数据倾斜的处理

背景计算pv和uv时经常出现数据倾斜，比如在场门客流统计时，地铁口场门是其他场门的上百倍。这很容易导致数据倾斜解决方案整体思路是把数据打撒，做两阶段聚合。但是在计算pv和uv时，还是略有不同。
cuiwenxu1·2020-09-13 19:30

hive mapjoin

selectt1.a,t1.bfromAjoinBon(A.a=B.aandA.lD=20201190)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，有一个key上有10
gangdream·2020-09-13 18:53

小记：记一次sort merge join导致的数据倾斜

场景同事的一张订单表，三年共2亿条左右数据，在join多张维度表后，写回hive中。发现每次任务都耗时三小时左右。而我的另一张表，数据量也在2亿左右，同样join了多张维度表，耗时仅6分钟。同事的任务：我的任务：数据量排查首先到spark的历史服务web页面，找到这条任务，查看时哪个job耗时比较长，发现有个job耗时2小时：查看这个job的执行计划，发现左边的大表有99G数据，而右边的小表仅16
x950913·2020-09-13 10:41

Spark Shuffle原理和Shuffle的问题解决和优化

1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle操作问题解决2.1数据倾斜原理
水墨风漾·2020-09-13 06:23

数据倾斜的思路分析+map端join实现+倒排索引实现

1什么是数据倾斜解决解决方法1让数据数据不要去reduceTask，在mapTask就进行处理（利用distributeCache）map端join实现publicclassMapSideJoin{publicstaticclassMapSideJoinMapperextendsMapper
单身贵族男·2020-09-12 21:25

hadoop数据倾斜总结

在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。
新之·2020-09-12 21:53

大规模数据相似度计算时，解决数据倾斜的问题的思路之一（分块思想）

即：虽然采用的倒排的结构，但是用户量和item量很大，且有些item对应的用户量很大的时候，就会出现严重的数据倾斜问题。以MapReduce实现过程为例，
玉心sober·2020-09-12 18:26

hive数据倾斜

hive数据倾斜以及处理hive常用语句mysql和hive的行列转换目录1，数据倾斜原因2，HQL中数据倾斜诱发场景3，数据倾斜处理4，hive数据倾斜优化1.数据倾斜原因A：key分布不均匀B：业务数据本身的特性
猿来如此dj·2020-09-12 08:30

区别like和rlike

区别like和rlikehive的内置函数hive数据倾斜解决脚本中遇见rlike,特此区别一下like和rlikelike支持通配符：eg:"%“代表多字符rlike支持的是正则表达式：”.
猿来如此dj·2020-09-12 05:38

Spark进行wordcount防止数据倾斜

重组元组中的key，变为key_Random，再进行聚合。然后进行map以_切割，再重新聚合。sc.textFile("hdfs://s201/user/word.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).map(t=>{importscala.util.Random;valpar=Random.nextInt(10);(t._1+"_"+par,1)}).red
ZJ18712852367·2020-09-12 02:02

Spark部分的调优（代码调优，内存优化，调节Executor的堆外内存，shuffle调优，解决数据倾斜，Spark故障解决）【原理及方法介绍】

shuffle调优中调节参数的几种方式：配置这些参数有两种方式1.在程序中硬编码例如sparkConf.set("spark.shuffle.file.buffer","64k")2.提交application时在命令行指定例如spark-submit--confspark.shuffle.file.buffer=64k--conf配置信息=配置值...3.修改SPARK_HOME/conf/sp
道法—自然·2020-09-11 06:05

Spark和Hive处理数据倾斜的两种解决方案

比如处理80TB的数据，partition数量为15000，理论上平均每个节点是5-6G的数据，但是实际上根据key-value在存储时，很有可能因为某个key的数量特别多，导致数据倾斜。
攻城狮Kevin·2020-09-11 06:29

Spark：对数据倾斜的八种处理方法

目录1.什么是数据倾斜2.解决数据倾斜需要3.导致Spark数据倾斜的本质4.定位最慢的Task所处的源码位置5.解决方案方案一：使用HiveETL预处理方案二：过滤导致倾斜的key方案三：提高Shuffle
花和尚也有春天·2020-09-11 05:27

Spark调优-数据倾斜-四个解决方案

A，数据倾斜解决方案使用随机key实现双重聚合使用随机key实现双重聚合1、原理这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。
哥伦布112·2020-09-11 04:42

Adaptive Execution如何让Spark SQL更高效更好用？

的问题自动设置ShufflePartition原理使用与优化方法动态调整执行计划固定执行计划的不足SortMergeJoin原理BroadcastJoin原理动态调整执行计划原理使用与优化方法自动处理数据倾斜解决数据倾斜典型方案自动解决数据倾斜使用与优化方法本文转发自技术世界
克念·2020-09-11 03:32

解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

本文转发自技术世界，原文链接http://www.jasongj.com/spark/skew/摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，
大数据星球-浪尖·2020-09-11 03:55

数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度

第三个方案，提高shuffle操作的reduce并行度将reducetask的数量，变多，就可以让每个reducetask分配到更少的数据量，这样的话，也许就可以缓解，或者甚至是基本解决掉数据倾斜的问题
qq_25617289·2020-09-11 02:14

Spark性能优化-数据倾斜调优

###数据倾斜调优####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，此时Spark作业的性能会比期望差很多。
ccddsdsdfsdf·2020-09-11 01:23

[Spark优化]--解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

本文转发自技术世界，原文链接http://www.jasongj.com/spark/skew/摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，
highfei2011·2020-09-11 01:01

Spark数据倾斜和Hive数据倾斜理解

Spark数据倾斜和Hive数据倾斜理解Spark数据倾斜出现的现象，原因，方案现象：单个或者某几个task拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大单个task处理数据过多，很容易导致oom原因：（1）数据的问题
唐伯虎怒点秋香·2020-09-10 23:42

hive,spark sql优化

一.hivesql优化1.发生数据倾斜，如何解决？什么是数据倾斜？
ronaldo_liu2018·2020-09-10 23:29

hadoop08--maptask、reducetask的并行度&数据倾斜问题

maptask的并行度1.maptask：运行map部分的任务，我们就叫做maptask。2.并行度：同时运行的maptask的任务的个数，一个maptask肯定只运行在一台节点上。3.例如文件大小是500M：存储为三块：blk_1:0-128blk_2:128-256blk_3:256-384blk_4:384-500启动一个maptask合适吗？剩下的两台机器的没有任务，不合理！maptask
戴戴0204·2020-09-10 23:03

HAdoop生态离线项目

Hadoop：HDFSMapReduce(清洗）YARNHive：外部表SQL数据倾斜基于元数据管理SQL是如何转换为MapReduce的。
zhikanjiani·2020-09-10 22:09

技本功|Hive优化之建表配置参数调优（一）

影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、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。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
b732fee81ae2·2020-09-04 15:28

十八、Hadoop的优化

关注专栏《破茧成蝶——大数据篇》查看相关系列的文章~目录一、MapReduce运行慢的原因二、MapReduce优化方法2.1数据输入2.2Map阶段2.3Reduce阶段2.4IO传输2.5数据倾斜问题
象在舞·2020-09-03 14:44

文本分类问题中数据不均衡的解决方法的探索

DataSkew数据倾斜是数据挖掘中的一个常见问题，它严重影响的数据分析的最终结果，在分类问题中其影响更是巨大的，例如在之前的文本分类项目中就遇到类别文本集合严重不均衡的问题，本文主要结合项目实验，介绍一下遇到数据不均衡问题时的常见解决方法
算法小白_gyl·2020-08-26 14:25

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、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。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
云掣科技·2020-08-26 13:16

Mercari Price Suggestion Challenge-基于文本特征的价格模型

是不包邮商品的新旧程度商品的标题品牌名称:该产品的生产商品牌名称商品的类目:由“\”分隔的项目的单个或多个类别F商品的描述：可能包括删除的单词，由(rm)标记对label商品的价格进行可视化，发现出现严重的数据倾斜
Yasin_·2020-08-26 12:35

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、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。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
云掣科技·2020-08-26 11:00

技本功|Hive优化之配置参数的优化（一）

影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、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。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
云掣YUNCHE·2020-08-25 21:14
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