数据倾斜

Hive SQL 数据倾斜总结

在海量数据下的数据查询中，数据倾斜是一个很恐怖的场景。常常看似很普通的数据查询，运行了几个小时也没有结果，其原因往往是发生了数据倾斜。如果真对数据倾斜采取相应的解决方法，那么查询效率将会大大提高。
chidan4846·2020-08-18 10:28

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜

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，使用自定义Partitioner，使用Map侧Join代替Reduce侧Join，给倾斜Key加上随机前缀等
chen58683632·2020-08-18 10:55

hive join 数据倾斜 真实案例

hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。
bitcarmanlee·2020-08-18 10:15

hive 数据倾斜

数据倾斜是指，map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，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
不爱吃红萝卜·2020-08-18 10:13

数据倾斜

数据倾斜转载声明本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容：Spark性能优化指南——高级篇作者：李雪蕤出处：美团技术团队博客漫谈千亿级数据优化实践：数据倾斜（纯干货）作者：
迷路剑客·2020-08-18 10:38

【大数据面试常问问题】----Hive表关联，数据倾斜问题解决?

数据倾斜原因:Map端输出数据按照keyhash分配到reduce中，数据分配不均匀。还可能是因为:建表不规范、业务本身的问题、Hql语句的问题都可能导致数据倾斜。
c美食家·2020-08-18 10:06

MR数据倾斜解决方案

1.数据倾斜由于mapreduce程序是按照key的hash值进行分区的,如果某些单词特别多,特别多的单词就会被分到同一个reduce去处理,有些reducere任务处理的数据量小有些reduce任务处理的数据量非常大只有所有的
吃顿烧烤又胖三斤�·2020-08-18 10:41

数据倾斜处理方法

数据倾斜处理方法对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用F值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致F值也很低。这时候有两种不同的方法。
多线程·2020-08-18 10:09

数据倾斜介绍及解决方案

1、什么是数据倾斜？
one code·2020-08-18 10:09

数据倾斜问题

一、数据倾斜的原因：核心原因是reduce段数据分布不均匀，导致少量reduce子任务未完成二、解决方案：2.1调节参数hive.map.aggr=true在map端部分聚合，相当于combinerhive.groupby.skewindata
SmartShylyBoy·2020-08-18 10:27

Hive数据倾斜问题

什么是数据倾斜MapReduce中，相同Key的Value都给了一个reduce，如果个别key数据较多，而其他key的较少，就出现了数据倾斜。有的map很快，有的reduce很慢。
Toross·2020-08-18 10:13

数据倾斜原因及其处理方式

前言本文是介绍的是开发spark极其核心的地方，可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准，在面试中以及实际开发中，几乎天天面临的都是这个问题。
火焰蓝·2020-08-18 10:06

Hive中数据倾斜解决实例

Hive中数据倾斜的表面原因可能各种各样，但是底层都是一个Reducer的节点计算压力过大，造成某一个节点一直在运算造成的。
Brad_Q1·2020-08-18 10:21

Spark项目实战-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析

一、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候，大家都知道是按照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。
Anbang713·2020-08-18 10:48

Spark项目实战-数据倾斜解决方案之聚合源数据

数据倾斜的解决跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。性能调优，其实调了半天，最有效、最直接、最简单的方式就是加资源，加并行度，注意RDD架构（复用同一个RDD，加上cache缓存）。
Anbang713·2020-08-18 10:17

数仓--Hive-面试之Hive数据倾斜的原因及主要解决方法

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groupby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
yyyyyyyyyooi·2020-08-18 10:13

spark sql 数据倾斜优化

场景一：大表join小表：把小表broadcast，和cache到内存，并且大表加了distributebyrand()然后在spark-submit中加一个conf：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=200000000。此配置限定小表大小，单位为字节，只要表大小小于此取值（此处约为200m），且被执行过cachetable的小表，在做join时，都会启用h
yisun123456·2020-08-18 10:12

HIVE SQL数据倾斜情况以及解决办法

一、JOIN数据倾斜1、空值问题selectt1.idfromtable_at1leftjointable_bt2ont1.id=t2.id如果主表的关联字段t1.id存在过多的NULL值，那么可能会造成数据倾斜解决办法如下
阿武z·2020-08-18 10:41

最完整的数据倾斜解决方案(spark)

一.了解数据倾斜数据倾斜的原理:在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reducetask进行处理.假如多个
weixin_34242658·2020-08-18 10:28

Hadoop之数据仓库Hive运行机制，常用操作，数据倾斜原因及优化详解

Hadoop之数据仓库Hive运行机制，常用操作，数据倾斜原因及优化详解2017-12-17一、Hive是什么Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。
weixin_30614109·2020-08-18 10:24

spark 大型项目实战(五十三):数据倾斜解决方案之聚合源数据

数据倾斜的解决，跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。性能调优，跟大家讲过一个道理，“重剑无锋”。
CXHC·2020-08-18 10:19

数据倾斜的两个解决方案

如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。方案实现思路：对包含少
mishidemudong·2020-08-18 10:47

数据仓库

数据倾斜倾斜原因：map输出数据按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce上的数据量差异过大。
RainbowXin·2020-08-18 10:47

hive数据倾斜解决方法

Hive倾斜—不患寡而患不均一、数据倾斜的原因Hive倾斜的原因很大部分是由于sql中的join语句与groupby语句。
sun_shang·2020-08-18 10:15

HIVESQL数据倾斜干货

数据倾斜的几种常见场景：1.distinct2.groupby3.reducejoin4.动态分区1可以转换到2,2可以加参数就可以解决，原理在于预处理参数：sethive.groupby.skewindata
txs小山·2020-08-18 10:41

数据倾斜的原因以及怎么去解决

数据倾斜的原因1.key分布不均匀2.业务数据本身的特性3.SQL语句造成数据倾斜如何解决数据倾斜1.hive设置hive.map.aggr=true，hive.groupby.skewindata=true2
蒋建国菜菜·2020-08-18 10:10

spark篇1：Spark和SparkSql UDF数据倾斜之随机数前缀

spark篇1：Spark和SparkSqlUDF数据倾斜之随机数前缀废话不多说，直接上干货1sparkrdd思路：先加前缀一次聚会，再去前缀二次聚合packageRDDDFDSimportRDDDFDS
叮咚菜鸟许某人·2020-08-18 10:36

Spark性能调优 之 Spark 数据倾斜（五）

/docs/latest/configuration.htmlhttp://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html*最终极的办法就是自定义分区器Spark中的数据倾斜问题主要指
MnerX·2020-08-18 10:36

hive 数据倾斜 实例

任务长时间执行未果(10000+second)查看日志：[34m###*[Log][TASKPING]:taskId=,6162seconds[0m[34m###*[Log][TASKPING]:taskId=,6163seconds[0mINFO:Map1:1/1Map10:1/1Map11:2/2Map17:1/1Map18:2/2Map24:1/1Map25:1/1Map28:2/2Map3
小箱·2020-08-18 10:24

解决MapperReduce在实际应用中产生的数据倾斜问题

1.txt:hellotom1hellotom2hellotom3hellotom4hellotom5hellotom6hellotom7hellotom8hellotom9hellotom102.txthellotom11hellotom12hellotom13hellotom14hellotom15hellotom16hellotom17hellotom18hellotom19hellotom
老衲洗头用飘柔_·2020-08-18 10:18

hive-数据倾斜解决详解

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
duncandai·2020-08-18 10:13

Spark调优高级篇：数据倾斜调优

本篇博客转载自美团技术论坛，这个对于Spark数据倾斜讲的非常完善。
远陌·2020-08-18 10:39

数据倾斜的解决方案

目录方案一硬编码方案二mapjoin这篇文章给大家介绍两种数据倾斜的代码层解决方案。方案1：硬编码，将倾斜的值打散。
泽米·2020-08-18 10:08

数据倾斜及解决办法

一、什么是数据倾斜简单来说数据倾斜就是数据的key的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。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。
清平の乐·2020-08-18 10:07

BigData | 一文带你搞清楚"数据倾斜"（上）

Index什么是数据倾斜数据倾斜的原因Hadoop计算框架的特点优化的常用手段优化案例?
Pysamlam·2020-08-18 10:02

Hive：数据倾斜调优/解决方案总结

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。
花和尚也有春天·2020-08-18 10:25

Hive SQL数据倾斜及优化

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1数据倾斜的原因1.1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
weixin_33895516·2020-08-18 10:24

漫谈千亿级数据优化实践：数据倾斜

0x00前言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。迈的过去，将会海阔天空！
流风雨情·2020-08-18 10:51

数据仓库系列（7）：数据倾斜

数据倾斜主要分为MapReduce数据倾斜与Hive数据倾斜，接下来分别阐述。
晓阳的数据小站·2020-08-18 10:50

（数据倾斜，参数相关调节）

福哥答案2020-08-16：此答案【来自华为云社区】的【阿刚】一问题背景项目中遇到大数据任务执行时间比较长，需要进行优化，使得大数据的任务执行时间优化至客户可以接受的时间。二原因分析l业务场景分析本场景下的大数据任务主要对数据进行mapreduce操作，该任务包含两个子任务，第一个子任务的map（每个map的大小为128M）个数为4300左右（这些map任务都是分散在不同的服务器上，TaiSha
福大大架构师每日一题·2020-08-18 10:18

2020网易大数据开发面试题整理 (提前批) (持续更新)

博主近期在整理各大厂面试题，每天会更新一点，没有答案的题目，表示博主也不知道，有答案的题目也不一定正确，希望各位同学自主判断，如果博主有写错的地方，欢迎在评论区补充1.spark数据倾斜怎么引起的？
艾姆鸥·2020-08-18 08:17

MapReduce之MapJoin案例

优点思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？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。
孙晨c·2020-08-17 13:00

大数据面试之Hive

1.9Hive的数据倾斜1.10Hive分区、分桶如何实现？优缺点1.11请说明hive中SortBy、OrderBy、ClusterBy，DistributeBy各代
小gu·2020-08-16 10:35

Spark算子执行流程详解之六

，这样可以减少任务调度的时间，但是请记住：合并之后不能保证结果RDD中的每个分区的记录数量是均衡的，因为合并的时候并没有考虑合并前每个分区的记录数，合并只会减少RDD的分区个数，因此并不能利用它来解决数据倾斜的问题
亮亮-AC米兰·2020-08-15 09:30

MySQL导入Hive - DataX方案

用sqoop经常会出现数据倾斜的情况，DataX暂时还没有遇见。要使用DataX只需要填写一个json格式的配置文件即可，整个安装和使用的方法参照官方给出的QuickStart即可。
thriving_fcl·2020-08-14 19:32

大数据优化方案----Spark数据倾斜

1.什么是数据倾斜数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：1)OOM（单或少数的节点）；2)拖慢整个
北京小辉·2020-08-14 19:55

大数据面试题(五)----HIVE的调优及数据倾斜

一、hive表的优化1）小表、大表Join将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。案例实操（0）需求：测试大表JOIN小表和
北京小辉·2020-08-14 19:55

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。
jiedaodezhuti·2020-08-14 17:34

Spark数据倾斜-采样倾斜key并分拆join操作-详细图解与代码

如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。方案实现思路：
Applied Sciences·2020-08-14 16:40

spark数据倾斜问题解决以及造成的spark OOM问题

参考资料https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html（美团的文章，获益匪浅）https://blog.csdn.net/yisun123456/article/details/86699502前言对于spark而言，出现倾斜之类的问题并不陌生。大部分task很快就能完成，但是极少部分的task耗费了大部分的时间，甚至会出现OOM
早点起床晒太阳·2020-08-14 12:48
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