数据倾斜

【HBase】——优化

：一条数据的唯一标识就是rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内，设计rowkey的主要目的，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜
那时的样子_·2024-01-06 08:57

Spark调优解析-spark数据倾斜优化2（七）

1数据倾斜优化1.1为何要处理数据倾斜（DataSkew）什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？
有语忆语·2024-01-05 12:53

Spark调优解析-sparkshuffle和程序开发优化2(七)

但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此
有语忆语·2024-01-05 12:49

【大数据面试知识点】分区器Partitioner：HashPartitioner、RangePartitioner

HashPartitioner分区的原理很简单，对于给定的key，计算其hashCode，并除于分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID；弊端是数据不均匀，容易导致数据倾斜
话数Science·2024-01-03 18:02

提高shuffle操作中的reduce并行度

当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时，可以考虑提高shuffle过程中的reduce端并行度，reduce端并行度的提高就增加了reduce端task的数量，那么每个task分配到的数据量就会相应减少
尚硅谷铁粉·2024-01-03 02:01

Flink 内容分享(十)：Flink面试题总结(一)

背压问题背压产生的原因流量徒增，流量内容异常，如何发现背压Flinkwebui采集到prometheus，报警发现背问题的定位与处理配置问题，GC的配置、内存&CPU的配置代码问题，算子使用不合理数据问题，数据倾斜
之乎者也··2023-12-30 22:00

【数据倾斜笔记】

数据倾斜是指在数据集中某个特定的特征值出现的频率远高于其他特征值的情况。这种情况在数据分析和机器学习中经常出现，可能会影响模型的性能和准确性。
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:01

2022-02-24-Spark-44(性能调优通用调优)

AQE功能默认是关闭的，如果我们想要充分利用自动分区合并、自动数据倾斜处理和
冰菓_lam·2023-12-29 03:14

hive总结06_企业级调优

目录本地模式表的优化小表、大表Join大表Join大表MapJoinGroupByCount(Distinct)去重统计笛卡尔积行列过滤动态分区调整分桶分区数据倾斜合理设置Map数小文件进行合并复杂文件增加
自由地带·2023-12-27 18:21

大数据篇--Hive调优

关闭动态分区：2.开启分桶：3.采用合适的存储格式：二、参数调优1.严格模式：2.FetchTask功能：3.reduce个数控制：4.mapjoin：5.skewjoin方案：6.groupby导致的数据倾斜
小强签名设计·2023-12-27 18:20

Hive优化-SQL调优

hivesqlhttps://www.cnblogs.com/fnlingnzb-learner/p/13087976.html后续还会继续更新和优化优化的根本思想：尽早尽量过滤数据，减少每个阶段的数据量减少job数解决数据倾斜问题尽早尽量过滤数据
ShyGlow·2023-12-27 18:20

Spark数据倾斜解决方案四：使用随机Key进行双重聚合

在使用reduceByKey，groupByKey算子时，都是针对PairRDD进行操作，那么，我们就可以PairRDD的每个元素的Key加上一个随机数前缀，这样的话，之前存在的大量相同而导致数据倾斜问题的
hipeer·2023-12-25 20:55

[HADOOP]数据倾斜的避免和处理

避免数据倾斜初始设计方面：设计阶段考虑数据分布，并尽可能确保数据均匀分布。预处理数据：在数据加载到Hadoop之前进行预处理，以减少倾斜。使用抽样或统计方法来了解数据分布特征，并据此调整。
wātɔ:h·2023-12-25 12:02

Flink优化——数据倾斜（二）

目录数据倾斜判断是否存在数据倾斜数据倾斜的解决KeyBy之前发生数据倾斜KeyBy之后发生的数据倾斜聚合操作存在数据倾斜窗口聚合操作存在数据倾斜数据倾斜判断是否存在数据倾斜相同Task的多个Subtask
Stray_Lambs·2023-12-24 22:54

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YUNCHE·2023-12-24 03:15

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YUNCHE·2023-12-24 03:44

Hive执行计划

Hive提供了explain命令来展示一个查询的执行计划，这个执行计划对于我们了解底层原理，Hive调优，排查数据倾斜等很有帮助。
zmx_messi·2023-12-21 15:03

hive企业级调优策略之数据倾斜

数据倾斜概述数据倾斜问题，通常是指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduc
Appreciate(欣赏)·2023-12-20 06:05

RabbitMQ(一)

802777336RabbitMQ是一个开源的遵循AMQP协议的基于Erlang语言编写，支持多种客户端（语言），用于在分布式系统中存储消息，转发消息，具有高可用，高可扩性，易用性等特征消息的分发轮询分发（公平，无数据倾斜
小小菜鸟呀·2023-12-19 08:05

echarts X轴文本数据太长溢出问题

//1.方法一//在宽度有限，数据偏多的情况下，我们会遇到第一个和最后一个数据溢出问题，针对这个问题官方文档给出的解决方法是使X轴数据倾斜显示。
三月.'·2023-12-18 19:45

HQL优化之数据倾斜

如果groupby分组字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。由分组聚合导致的数据倾斜问题，有以下两种解决思路：1
zmx_messi·2023-12-17 08:13

Spark数据倾斜（一）：描述及定位

1、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候，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。
雪飘千里·2023-12-17 02:04

【flink番外篇】2、flink的23种算子window join 和interval join 数据倾斜、分区介绍及详细示例（1）- window join

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基
一瓢一瓢的饮 alanchan·2023-12-15 21:18

【flink番外篇】2、flink的23种算子window join 和interval join 数据倾斜、分区介绍及详细示例（3）- 数据倾斜处理、分区示例

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基
一瓢一瓢的饮 alanchan·2023-12-15 21:18

【flink番外篇】2、flink的23种算子window join 和interval join 数据倾斜、分区介绍及详细示例（2）- interval join

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基
一瓢一瓢的饮 alanchan·2023-12-15 21:17

【flink番外篇】2、flink的23种算子window join 和interval join 数据倾斜、分区介绍及详细示例-完整版

Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基
一瓢一瓢的饮 alanchan·2023-12-15 21:47

RoaringBitMap在ClickHouse和Spark之间的实践-解决数据仓库预计算多维分析问题

多维分析去重计数场景优化案例中说了一下Spark计算在多维分析场景中的弊端，多维度分析会导致数据量指数级膨胀，搭配上去重计算字段越多，膨胀倍数也是线性增长，通过BitMap这个案例也更加让我们明白了，什么是数据倾斜
小满锅lock·2023-12-15 08:23

Hive数据倾斜之：数据类型不一致导致的笛卡尔积

Hive数据倾斜之：数据类型不一致导致的笛卡尔积目录Hive数据倾斜之：数据类型不一致导致的笛卡尔积一、问题描述二、原因分析三、精度损失四、问题解决一、问题描述如果两张表的jion，关联键分布较均匀，没有明显的热点问题
牧码文·2023-12-04 07:26

hive里如何高效生成唯一ID

常见的方式：hive里最常用的方式生成唯一id，就是直接使用row_number()来进行，这个对于小数据量是ok的，但是当数据量大的时候会导致，数据倾斜，因为最后生成全局唯一id的时候，这个任务是放在一个
hankl1990·2023-12-03 09:59

【详解】Spark数据倾斜问题由基础到深入详解-完美理解-费元星

数据倾斜定义：顾名思义，就是大量相似或相同数据聚集在一个块的节点里，导致计算和资源分配不均导致的计算缓慢（长尾）问题。
未来星_狒狒·2023-12-02 10:44

Hive数据倾斜优化：两个亿级表join

问题原始查询:selecta.strmd5,a.uiscoreporngroupcredit,b.dbitchclassifysexscorefrom(selectstrmd5,uiscoreporngroupcreditfromuserwheredt=20180925)asajoin#第一个子查询(selectstrpicdownloadimgmd5,dbitchclassifysexscore
YG_9013·2023-11-29 18:47

大数据学习(26)-数据倾斜总结

&&大数据学习&&系列专栏：哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦Hive数据倾斜问题是指在HiveSQL查询过程中，由于数据在表或列上的分布不均衡
viperrrrrrr·2023-11-29 17:30

Hive 常见的数据倾斜及调优技巧

Hive在执行MapReduce任务时经常会碰到数据倾斜的问题，表现为一个或者几个reduce节点运行很慢，延长了整个任务完成的时间，这是由于某些key的条数比其他key多很多，这些Key所在的reduce
大数据技术架构·2023-11-27 19:44

Hive数据倾斜的原因以及常用解决方案

在Hadoop平台的hive数据库进行开发的时候，数据倾斜也是比较容易遇到的问题，这边文章对数据倾斜的定义以及产生的原因、对应的解决方案进行学习。
晓之以理的喵~~·2023-11-27 19:44

解决hive中数据倾斜问题

定义数据倾斜主要指：每个reduce拿到的数据量并不均衡。
linbokang·2023-11-27 19:44

Spark数据倾斜解决方案

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”。
000X000·2023-11-24 09:52

Spark数据倾斜解决办法

Spark数据倾斜解决办法一个Spark程序会根据其内部的Action操作划分成多个job，每个作业内部又会根据shuffle操作划分成多个Stage，每个Stage由多个Task任务并行进行计算，每个
不会打球的摄影师不是好程序员·2023-11-24 09:50

Spark 优化——数据倾斜解决方案

目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1)避免shuffle过程2)缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）3)增大key粒度（
TRX1024·2023-11-24 09:49

Spark 数据倾斜及其解决方案

一、什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。
沐白的微笑·2023-11-24 09:17

Spark 数据倾斜解决方案

文章目录Spark数据倾斜解决方案1聚合原数据1.1避免shuffle过程1.2缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量
陈舟的舟·2023-11-24 09:46

spark 数据倾斜 解决思路

数据倾斜调优-绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。
maketubu7·2023-11-24 09:44

Spark 数据倾斜解决思路

１．优化数据结构２．修改并行度1.改变并行度可以改善数据倾斜的原因是因为如果某个task有100个key并且数据巨大，那么有可能导致OOM或者任务运行缓慢;2.此时如果把并行度变大，那么可以分解每个task
仰望星空的我·2023-11-24 09:44

34-spark数据倾斜解决

为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。
大数据捌圆·2023-11-24 09:13

【云计算大数据】Spark数据倾斜解决方案，java程序设计简明教程答案

1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join2、看loglog一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常。或者看log，看看是执行到了第几个stage。spark代码，是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage生成的task特别慢，就能够自己用肉眼去对你的spark《一线大厂Java面试
m0_64867435·2023-11-24 09:13

spark数据倾斜的解决思路

数据倾斜是：多个分区中，某个分区的数据比其他分区的数据多的多数据倾斜导致的问题：导致某个spark任务耗时较长，导致整个任务耗时增加，甚至出现OOM运行速度慢：主要发生在shuffle阶段，同样的key
阿君聊风控·2023-11-24 09:09

客户端报错：Could not get a resource from the pool

执行队列被大量操作或者耗时操作占用解决方案：优化慢操作；禁止慢操作存在热key解决方案：拆分key，分散压力到各个redis节点；增加本地内存，先查本地内存，查不到再去redis某个节点链接池耗尽解决方案：解决数据倾斜问题执行耗时命
一条很老的腊肉·2023-11-24 06:27

HIVE SQL优化

优化的核心思想是：减少数据量（例如分区、列剪裁）；避免数据倾斜（例如加参数、Key打散）；避免全表扫描（例如on添加加上分区等）；减少job数（例如相同的on条件的join放在一起作为一个任务）。
不可一世的绵羊·2023-11-23 06:54

数据倾斜（五）：Spark是如何解决数据倾斜的

Spark数据倾斜表现Spark数据倾斜原理Spark数据倾斜例子Spark数据倾斜解决方案七、Spark解决数据倾斜具体方法7.1概述mapjoin设置rdd压缩合理设置driver的内存SparkSql
longLiveData·2023-11-22 15:51

什么是数据倾斜 数据倾斜的表现 发生数据倾斜的原因 如何解决数据倾斜

数据倾斜什么是数据倾斜数据倾斜的表现发生数据倾斜的原因如何解决数据倾斜聚合类groupby操作，发生数据倾斜空值产生的数据倾斜Reducejoin改为Mapjoin少用count(distinct)，先用
jialun0116·2023-11-21 22:26

数据倾斜（四）：Hive是如何解决数据倾斜的

六、Hive解决数据倾斜具体方法6.1场景6.1.1groupby注：groupby优于distinctgroup情形：groupby维度过小，某值的数量过多后果：处理某值的reduce非常耗时解决方式
longLiveData·2023-11-20 11:24
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