数据倾斜

Hadoop自定义排序、分区

实际中往往我们规定一种排序方法，并且为了避免数据倾斜情况，需要我们自定义分区。这里我们讨论将一个城市四年来的温度按年份升序排序，同一年份的温度按照降序排序。
K. Bob·2020-08-24 13:10

spark的自定义partitioner

在hadoop的mapreduce中默认patitioner是HashPartitioner,我们可以自定义Partitioner可以有效防止数据倾斜,在Spark里面也是一样,在Spark里也是默认的
lijie_cq·2020-08-24 12:56

Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. PermGen space

出现错误FAILED:ExecutionError,returncode-101fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask.PermGenspace参考数据倾斜以及本地模式的介绍解决方法
那小子很拽·2020-08-24 12:24

hive的multi-distinct可能带来性能恶化

目前hive的版本支持multi-distinct的特性，这个在用起来比较方便，但是在此特性下面无法开启防数据倾斜的开关(sethive.groupby.skewindata=true),防止数据倾斜的参数只在单
liuhongxingrs·2020-08-24 08:36

一致性hash算法与手写简易版一致性hash算法

数据倾斜问题：在服务节点太少时，容易因为节点分部
xyhz-0310·2020-08-24 05:27

Mycat（三）——几种分片规则 分库 一致性hash的原理及使用

原理增加节点某个节点宕机数据倾斜总结Mycat使用一致性Hash跳增一致性哈希分片Mycat分片规则取模在前面演示分表的时候，使用了取模的方式实现。
一颗小陨石·2020-08-24 04:41

360大数据开发实习面经

自己提了下数据倾斜如果有海量数据，如何求Top10?(说错了一块，后来又改过来了)Lin
hlwxzmj·2020-08-23 22:40

spark自定义分区案例

在hadoop的mapreduce中默认patitioner是HashPartitioner,我们可以自定义Partitioner可以有效防止数据倾斜,在Spark里面也是一样,在Spark里也是默认的
两川先生·2020-08-23 04:24

spark中自定义分区排序(解决数据倾斜问题)

美图欣赏：一.背景我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略（注：默认是HashPartitioner分区）二.如何实现要实现自定义的分区器，你需要继承org.apache.spark.Partitioner类
Jackson_MVP·2020-08-23 00:21

一文读懂spark数据倾斜

spark中出现数据倾斜的原因？前面分析过shuffle的原理，主要就是按照key来进行values的数据的输出，拉取和聚合的。
zhou12314456·2020-08-22 20:04

解决spark driver端cpu使用率超过3000%问题

依次排除了几个可能的因素，最终定位到可能是数据倾斜了。仔细分析
L13763338360·2020-08-22 16:23

MapReduce 数据倾斜以及解决思路

MapReduce数据倾斜以及解决思路1.小背景在mapreduce的分布式解决框架中，数据处理主要分为2个步骤，map阶段和reduce阶段map阶段主要是数据转换，也就是按照预期把输入的数据进行转换
闻香识代码·2020-08-21 23:49

2020-08-17：详细说下数据倾斜怎么解决？

福哥答案2020-08-17：数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。
福大大架构师每日一题·2020-08-21 23:26

数据倾斜2

数据倾斜的原因和解决方案MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（ClusterInfrastructure
hzp666·2020-08-21 14:04

数据倾斜

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7bbd4ce50102xer9.htmlHive之数据倾斜原因及解决方法睡前学学大数据2018-05-09作者雨师数据倾斜产生的原因1、数据倾斜的表现
hzp666·2020-08-21 14:04

Flink--window数据倾斜

1.window数据倾斜对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或几台服务节点上，称为数据倾斜。
小朱小朱绝不服输·2020-08-21 06:00

MepReduce面试题：MapReduce join

1.mapjoin缺点：只适合大小表join优点：不会出现数据倾斜实现：将小表数据加入缓存分发到各个计算节点,按连接关键字建立索引job.addCacheFile(newURI(“xxxxxxx”));
谦卑t·2020-08-21 05:58

大数据Hive中数据倾斜问题

介绍在做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。
婲落ヽ紅顏誶·2020-08-21 05:31

大数据面试（MapReduce）

第5章MapReDuce5.1数据倾斜的原因：key分布不均匀业务数据本身的欠缺性建表设计方法不对有些SQL难免会有一下数据倾斜不可避免表现的形式：任务完成进度卡死在99%，或者进度完成度在100%但是查看任务监控
学好每一天技术·2020-08-21 04:38

MapReduce面试题1

简述MapReduce的流程Mapreduce数据倾斜原因和解决方案https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/79797075MapReduce执行过程分析
张小丑·2020-08-21 04:52

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 22:20

spark sql 数据倾斜案例实操

项目场景：最近数仓同学有个离线任务跑不动了，问题是总是出现MetadataFetchFailedException的异常，最后导致任务被kill。于是就帮忙解决一下。原因分析：查看了下该任务的历史执行记录（如下图），其实最近几天一直在失败，只是在重试后偶尔会成功一下查看具体的报错日志，是shuffle数据丢失导致的任务失败，已经询问过该同事，已经对该sparksql任务进行了多次调参，execut
甄情·2020-08-20 18:01

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 16:38

[MapReduce] Join操作在mapreduce中的实现

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为
猛男落泪为offer·2020-08-20 16:37

Spark解决数据倾斜和Spark分区）

解决Spark数据倾斜美团Spark性能优化1、先用sample(false,0,x)采用key，找出倾斜的key2、将数据集拆分成倾斜部分和不倾斜部分3、不倾斜部分走正常路线4、倾斜部分前面加上前缀5
potpof·2020-08-20 03:07

第十章 计算层优化之数据倾斜

表现形式就是任务进度卡在99%，这种现象就是数据倾斜。MapReduce流程：①文件分片，一个分片交由一个maptask执行②maptask首先把数据从磁盘读入内存环形缓冲区，在缓冲区快满时触发
被爱的天青色·2020-08-20 01:15

3.2 Spark Streaming 性能调优(二): 解决task倾斜

批量导入数据2.2kafka-manager的安装与配置3.1SparkStreaming性能调优(一):解决并行度3.2SparkStreaming性能调优(二):解决task倾斜前一篇文章解决了task数据倾斜的问题
PigPIgAutumn·2020-08-19 22:08

spark 数据倾斜调优

数据倾斜应该算是一个比较麻烦的问题，笔者也是刚刚开始学习相关的调优，将看到的比较全面、清晰的几种解决方案整合了一下，并加上了一些理解与心得，供参考！
Deegue·2020-08-18 13:18

Flink keyby 数据倾斜问题处理

上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾斜https://datamining.blog.csdn.net/article/details/105316728大概看下问题所在，大量数据在一个subtask中运行这里我们使用两阶段keyby解决该问题之前的问题如下图所示我们期望的是但我们的需要根据key进行聚合统计，那么把相同的key放在不同的subtask如何统计？我们看下图（只画了主要部分）1.
jast_zsh·2020-08-18 13:01

spark数据倾斜的产生原理和现象分析

在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。多个key对应的values，总共是90万。但是问题是，可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。另外两个task，可能各分配到了1万
zerokissingthefire·2020-08-18 12:57

浅析Hadoop中的数据倾斜

应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间，硬件不同就不说了，应用的类型不同其中就比如pagerank或者datamining里面一些计算，它的每条记录消耗的成本不太一样，这里只讨论关于关系型运算的（一般能用SQL表述的)数据切分上的数据倾斜问题
youzhouliu·2020-08-18 12:41

SQL规范与数据倾斜

一.SQL规范1、SQL编写规范逗号放字段前面对用到的表都用子查询的形式，并且只取需要用到的字段缩进(select/from/where…and…/groupby/orderby/join/on…)符号前后留空格对一些复杂的逻辑和需要注意的点加上注释说明别名同级用1、2、3...区分(如t1、t2、t3)2.规范的好处规范的好处逻辑结构清晰便于调试便于模块化处理美观，条理清楚3.误区觉得耗费时间，
佛空如水·2020-08-18 12:05

获取YARN上执行时间最长的JOB列表，并查看是否存在数据倾斜

处理思路1、通过HistoryServerRestApi获取YARNJOB的基本信息（包括JOB的ID和名称，开始时间和结束时间）http:///ws/v1/history/mapreduce/jobs?startedTimeBegin=%s&startedTimeEnd=%s2、对执行时间（结束时间-开始时间）进行排序，找到执行时间最长的JOB列表3、对第二步找到的JOB列表，查看其对应的Tas
阿武z·2020-08-18 12:28

Hive中的count(distinct)优化

问题描述COUNT(DISTINCTxxx)在hive中很容易造成数据倾斜。针对这一情况，网上已有很多优化方法，这里不再赘述。但有时，“数据倾斜”又几乎是必然的。
xyh1re·2020-08-18 12:56

hive数据倾斜的解决方案

分布式文件系统HDFS可以存储海量的数据（以T为单位的数据量），分布式计算框架MapReduce可以对存储在HDFS的数据进行处理后再将结果写回到HDFS。MapReduce+HDFS可以完成对海量数据的批量处理，但是这套组合会导致很多重复性的工作，有些处理起来比较繁琐，例如从文件中选取特定行数的数据，按照某些字段对数据进行排序，统计某些字段出现的字数，将多个数据源的数据join在一起。Hive的
顺顺顺子·2020-08-18 12:15

Flink发生数据倾斜怎么优化任务?(两段聚合的方式)

在Flink实时计算的任务中,一个最常见的场景就是分组聚合,但是当key数量很少的时候就会发生数据倾斜,最近的一个任务就出现了这个问题,造成的结果就是反压,这个时候增加并发度是没有用的,因为key的个数没有变
JasonLee'blog·2020-08-18 12:13

HIVE 数据倾斜

HIVE数据倾斜1.什么是数据倾斜由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2.产生数据倾斜的原因A：key分布不均匀一个表很小，但是key集中；分发到某一个或者几个Reduce上的数据远高于平均值
wtzhm·2020-08-18 12:32

SparkSQL解决数据倾斜实战介绍(适用于HiveSQL)

一:什么情况会出现数据倾斜?
是谁注册了我的2052·2020-08-18 12:09

SQL优化：使用distribute by 防止数据倾斜

场景数据倾斜是大数据中很常见的一个现象，一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition等等distributebyrand()distributeby：用来控制map输出结果的分发，即
光脚虾·2020-08-18 12:35

Hive常见的面试题

总结下Hive的面试点Hive可考察的内容有：基本概念、架构、数据类型、数据组织、DDL操作、函数、数据倾斜、SQL优化、数据仓库。
逆水行舟如何·2020-08-18 12:31

hive的数据倾斜问题

hive的数据倾斜问题1.什么是数据倾斜数据倾斜是我们在进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力较强或需要计算的数据量很少，早早的执行完了；而某些节点的计算能力较差或此节点需要计算的数据较多，导致出现其他节点的
续写童话·2020-08-18 12:27

数据倾斜的原理及解决办法

数据倾斜一.什么是数据倾斜简单来说，数据倾斜就是在计算数据的时候，由于key的分布不均匀，导致大量的数据集中到一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程很慢。
weixin_42921390·2020-08-18 12:49

文本分类-数据倾斜处理方案

1.训练集重新采样分布1.1欠采样欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。1.2过采样当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新
孟知之·2020-08-18 12:12

Hive数据倾斜解决方案

数据倾斜的解决方案2.1参数调节：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，当选项设定为
忍哥·2020-08-18 12:56

分布式DB数据倾斜的原因和解法 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最佳实践

标签PostgreSQL,Greenplum,query倾斜,存储倾斜,OOM,diskfull,短板,数据分布背景对于分布式数据库来说，QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点。当数据出现倾斜时，某些节点的运算量可能比其他节点大。除了带来运行慢的问题，还有其他的问题，例如导致OOM，或者DISKFULL等问题。如何监控倾斜1、监控数据库级别倾斜postgres=#selectgp_executi
weixin_34389926·2020-08-18 12:36

hadoop job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法

http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解å³å¤§æ°æ®éå³èæ—¶æ°æ®å¾æçä¸ç§åæ³/数据倾斜是指，map/reduce程序执行时
weixin_34376562·2020-08-18 12:05

mr的shuffle过程与数据倾斜问题

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>https://langyu.iteye.com/blog/992916https://blog.csdn.net/WeiJiFeng_/article/details/79794544https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.htmlhttps://www.xuebuyuan.com/3228633.htmlhttp
weixin_34348174·2020-08-18 12:04

Spark数据倾斜案例测试及调优准则深入剖析-Spark商业调优实战

秦凯新的技术社区-大数据商业实战系列全集目录Spark商业应用实战-Spark数据倾斜案例测试及调优准则深入剖析前言本文重点介绍最具技术含量的数据倾斜处理算法，如下方法仅供参考。
weixin_34293902·2020-08-18 12:01

hive sql 优化 数据倾斜

此脚本运行速度慢，主要是reduce端数据倾斜导致的，了解到dw.fct_traffic_navpage_path_detl表是用来收集用户点击数据的，那么最终购物车和下单的点击肯定极少，所以此表ordr_code
weixin_34112900·2020-08-18 12:51

hive中数据倾斜

数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个
weixin_34018202·2020-08-18 12:46
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