数据倾斜第4页

使用Flink时遭遇数据倾斜，怎么办？

大纲如下：1.判断数据倾斜的标准2.数据倾斜的解决办法a.keyBy之后聚合操作发生数据倾斜b.keyBy之前发生数据倾斜或者没有keyBy的任务c.keyBy之后窗口聚合操作发生数据倾斜请点击：https

Better~Me·2023-10-09 18:10

Hive/MaxCompute SQL性能优化(三)：数据倾斜优化实战

SQL性能优化系列：Hive/MaxComputeSQL性能优化(一)：什么是数据倾斜Hive/MaxComputeSQL性能优化(二)：如何定位数据倾斜前面介绍了如何定位数据倾斜，本文介绍如果遇到各种数据倾斜的情况该怎样优化代码

王义凯_Rick·2023-10-08 20:00

Spark 推测执行(speculative)

造成这种情况的原因可能是集群内机器的配置性能不同、网络波动、或者是由于数据倾斜引起的。而推测执行(speculati

数据的艺术2·2023-10-07 16:53

大数据笔/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

四月天03·2023-10-07 11:09

spark性能优化指南--高级篇

一、数据倾斜数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。

Linzx的学习笔记·2023-10-04 00:58

Spark性能调优--资源参数调优、算子调优、Shuffle参数调优、Spark 数据倾斜调优

一、资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。num-executors参数说明：该

四月天03·2023-10-03 03:20

spark 任务调优参数及问题整理

1.数据倾斜：最简单的做法:在sql中使用随机数distributebyrand()在sql末尾加select*fromaleftjoinbona.xx=b.xxdistributebyrand()在进行的

小小小小小小小小小小码农·2023-10-03 03:50

用户画像5：开发性能及作业调度

一只森林鹿Luluzeng·2023-10-03 02:49

hive表分桶设计

分桶字段选择时，注意尽量使记录分布均匀，以避免数据倾斜。建议分桶字段：关系型数据库中的主键、邮件ID、客户ID、UUID等。分桶个数选择一般可以通过数据量维度计算分桶个数。根据数据量计算分桶数：分桶数

OverLight·2023-09-29 15:02

Hive 数据倾斜场景及解决方案详解

目录MapReduce流程简述a)Map倾斜b)Join倾斜c)Reduce倾斜首先回顾一下MapReduce的流程MapReduce流程简述**输入分片：**MapReduce作业开始时，输入数据被分割成多个分片，每个分片大小一般在16MB到128MB之间。这些分片会被分配给不同的Map任务进行处理。**Map阶段：**Map阶段的任务是处理输入分片，并为每个分片生成一个或多个键值对（key/v

锵锵锵锵~蒋·2023-09-28 05:56

hive数据倾斜

目录定义和现象：容易造成数据倾斜的原因1、groupby逻辑造成解决方案2、空值产生的数据倾斜解决方法1：为空的不参与关联解决方法2：空值随机赋值方式对业务的优化定义和现象：在处理数据的时候，数据的分散程度不够

枯河垂钓·2023-09-26 06:04

Flink再次复习

在实践中，很多情况下的反压是由于数据倾斜造成的，这点我们可以通过WebUI各个SubTask的RecordsSent和RecordReceived来确认，另外Checkpointdetail里不同SubTask

重生之我在异世界打工·2023-09-23 00:06

MPPDB数据库新建表增加分布键心酸史

CREATETABLEtable_name(colName1varvhar,colName2varchar);这个语句可以一个表名为mppdb的表，但是如果这个表里面的数据较大而且数据分布不均匀的话，查询的时候就会出现“数据倾斜

Hi--Stranger·2023-09-22 02:29

hive的join优化

1.分析数据倾斜情况：可以使用EXPLAIN命令获取Join操作的执行计划，并观察输出中的数据倾斜情况。

王一1995·2023-09-19 06:55

spark 数据倾斜优化总结

一、数据倾斜产生原因数据倾斜就是部分task承担了过多的计算任务，导致整个stage都被卡。

BugAngel233·2023-09-18 08:37

分库表数据倾斜的处理让我联想到了AKF模型 | 京东云技术团队

这张表情况如下：1、拆分了多个库多张表2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。

京东云技术团队·2023-09-18 04:13

来了来了，2023年某中大厂真实面经！

数据倾斜有哪几种解决方法4. Hdfs小文件危害，元数据压垮namenode，怎么处理？5. 为什么开启map—join后会减小

王知无(import_bigdata)·2023-09-15 16:40

Hive 处理数据倾斜

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。

小癫僧·2023-09-15 05:45

flink的网络缓冲区

背景在flink的taskmanager进行数据交互的过程中，网络缓冲区是一个可以提升网络交换速度的设计，此外，flink还通过网络缓冲区实现其基于信用值credit的流量控制，以便尽可能的处理数据倾斜问题网络缓冲区在

lixia0417mul2·2023-09-14 12:33

hive/spark数据倾斜解决方案

Hive数据倾斜以及解决方案1、什么是数据倾斜数据倾斜主要表现在，mapreduce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

临风赏月·2023-09-13 17:48

Hive调优（SQL）

文章目录SQL优化SQL优化Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率；影响Hive效率的不仅仅是数据量过大；数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等因素都对

飞越石之海·2023-09-13 04:39

面试官：前面我们聊了主从和哨兵，那今天来聊一聊集群吧

秃顶面试官：那集群中的数据倾斜有了解吗？面试官：说说Redis的持久化以及主从同步呗_cj_er

cj_eryue·2023-09-12 12:53

分布式计算中的数据倾斜

摘要数据倾斜是指在分布式计算中，由于数据负载不均匀或数据倾斜的特性，导致某些计算节点的负载过重，从而影响整个计算任务的性能和并行度。

卢延吉·2023-09-12 08:28

【Hive】Hive数据倾斜以及解决方案

什么是数据倾斜：数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了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，导致整个计算过程过慢。

yabi亚比·2023-09-10 06:47

切片机制和MR工作机制

数据倾斜问题：如果某个切片的大小太小，会浪费了MapTask申请的CPU资源。如果剩余数据长度大于128*1.1,就切片成2份，否则就不进行切分了。

十七✧ᐦ̤·2023-09-10 00:53

大数据面试总结《八》

今天面了一家，上午两个小时技术面，下午两个小时hr面试问题如下：1jvm调优2redis工作原理LRU算法3hive原理，优化4线程同步5ha原理6mr数据倾斜解决办法7hive数据倾斜优化8远程通信技术

豆浆~油条·2023-09-09 15:14

Spark_SparkSQL_broadcast join不生效问题

问题与排查过程大数据计算通常会存在大表join小表的情况，如果相对较小的表允许广播到各个executor的话，可以使用广播方式mapjoin，这样还可以避免数据倾斜。

高达一号·2023-09-06 16:51

docker 笔记5：redis 集群分布式存储案例

(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储1.1面试题1.1.1方案1哈希取余分区1.1.2方案2一致性哈希算法分区原理优点一致性哈希算法的容错性一致性哈希算法的扩展性缺点一致性哈希算法的数据倾斜问题总结

Rsingstarzengjx·2023-09-04 20:21

spark设置超时kill任务

背景：spark本身没有设置timeout的配置，加上数据开发团队大数据sql基础薄弱，很容易写出数据倾斜倾斜等消耗资源巨大的sql，而后其它任务全部卡死，考虑写脚本kill超时的任务，考虑到了如下3个方案

LSB19930706·2023-09-04 17:03

监控Spark运行超时及kill掉重跑

在用oozie的调度任务，用shell调度spark任务，在生产环境运行时，正常1-2个小时跑完的任务，有时出现跑了5、6个小时还没跑完，造成的原因很奇怪，有可能是数据倾斜，任务占用太多资源偶尔出错。

linweidong·2023-09-04 07:24

Spark 调优之ShuffleManager、Shuffle

当然，影响Spark性能的还有代码开发、参数设置数以及数据倾斜的解决等，甚至这部分才是大头，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。所以写好一个优秀高效的代码才是关键。s

利伊奥克儿·2023-09-02 02:17

Hive学习（5）hive任务执行进度卡在99%原因及解决

问题：hive任务执行进度卡在99%是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低

一个天蝎座白勺程序猿·2023-09-01 13:16

如何处理 Flink 作业中的数据倾斜问题？

分析&回答什么是数据倾斜？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。举例：一个Flink作业包含200个Task节点，其中有199个节点可以在很短的时间内完成计算。

学一次·2023-09-01 09:33

13.107.最全的Hive 优化方案汇总：临时参数的作用域、切分大文件、合并小文件、设置 Map 和 Reduce 的内存大小、设置 Map 和 Reduce 的堆大小设置等

1.1.13.设置Map和Reduce的堆大小设置1.1.14.开启Combiner功能：在map端预聚合1.1.15.拓扑图，优化并行执行1.1.16.万能方法1：一个MR，拆成多个（即纵向拆分），为了降低数据倾斜的压力

涂作权的博客·2023-09-01 06:02

hadoop解决数据倾斜的方法

分析&回答1，如果预聚合不影响最终结果，可以使用conbine，提前对数据聚合，减少数据量。使用combinner合并,combinner是在map阶段,reduce之前的一个中间阶段,在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并,可以看做是localreduce,然后再交给reduce来处理。2，使用2次mr的方式。第一次mr，在map输出是给key加上一个前缀，则可以把相同的ke

学一次·2023-09-01 05:46

Hadoop学习——其它（集群，MR调优，数据倾斜等）

1、Hadoop2.0的高可用有两个NameNode节点，一个active，一个standby（时刻同步active的数据），从而实现高可用。两个NameNode之间通过JournalNodes的独立进程进行通信，当active中的NameNode的命名空间有任何改变时，便会通知大部分的JournalNode进程。standby的NameNode有能力读取JN中的变更信息，并且一直观察editlo

licjd·2023-08-31 07:58

数据倾斜优化

数据倾斜发生的原因有哪些？map输出数据按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特性、建表时考虑不周等原因造成的reduce上的数据量差异过大。

袁奎·2023-08-30 08:31

Hive SQL 及 hive参数优化

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）1.使用分区剪裁

m0_47668312·2023-08-30 08:31

SQL之优化篇：一文搞懂如何优化线上任务性能，增效降本！

为了缩短作业运行时间，可以从作业并行度，数据倾斜等角度进行优化。1.1调整并行度task并行度不合理有很多时候是因为数据从上游t

涤生大数据·2023-08-28 10:29

redis夺命连环问7--Redis怎么保存海量数据？

在切片集群中，怎么应对数据倾斜？Redis怎么保存海量数据？切片集群，横向扩展Redis、切片集群Redis应对数据量增多的两种方案：纵向扩展（scaleup）和横向扩展（scaleout）。

孤独时代的罗永浩·2023-08-27 07:38

hive优化

map-sidejoin(mapjoin)reduce-sidejoin(Commonjoin)sortmergebucketjoin(SMBjoin)开启方式sql优化列裁剪分区裁剪先分组再统计避免笛卡尔积groupby数据倾斜动态分区调整

火玄·2023-08-26 19:05

【计算引擎】Spark和Hive中数据倾斜的情况分析及解决方案

文章目录1.数据倾斜是什么2.数据倾斜的表现2.1Hive中的数据倾斜2.2spark中的数据倾斜3.数据倾斜的原因3.1Shuffle3.2数据本身3.3业务逻辑4.数据倾斜的解决方案5.举个栗子5.1

孟知之·2023-08-26 09:18

spark sql 数据倾斜--join 同时开窗去重的问题优化

sparksql数据倾斜–join同时开窗去重的问题优化文章目录sparksql数据倾斜--join同时开窗去重的问题优化结论1.原方案：join步骤时，同时开窗去重数据倾斜2.优化2.1参数调优2.2SQL

千山暮雪CN·2023-08-25 12:59

Greenplum数据库快速调优

资源队列的内存管理3、资源队列4、资源组5、资源组与资源队列的区别6、表储存7、储存模式及对比8、数据加载9、其他优化点第三节日常维护对性能的提升1、统计信息2、收集统计信息3、数据膨胀4、检测膨胀5、膨胀处理6、数据倾斜

盒马coding·2023-08-25 10:53

Greenplum实用技巧

一、通过gp_segment_id查看数据倾斜gp_segment_id是表中的隐藏列，用来标记该行属于哪个segment节点。

post_yuan·2023-08-25 10:15

我的笔记：待解决

1、hive解决数据倾斜数据倾斜产生原因以及解决方法hive的数据倾斜解决（Map端、reduce端、join中）2、

iiiLISA·2023-08-24 15:24

踩坑：maxwell写入kafka数据倾斜

Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题，一般是对key做hash之后，对分区数取模。当

Lickey·2023-08-23 10:53

Spark调优

SparktSparktiaSparktiao#前言本文作为《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。

鬼古神月·2023-08-21 04:05

阿龙学堂-hdfs存储数据倾斜

1、现象数据存储倾斜现象如下所示：2、解决办法配置如下参数到[hdfs-site.xml]中，然后重启NameNode和DataNode。需要设置参数：dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec=52428800dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves=100dfs.balance.bandwidthPerSec=524288

阿龙学堂·2023-08-20 21:08

Spark第三课

.分区规则1.分区规则shuffle1.打乱顺序2.重新组合1.分区的规则默认与MapReduce的规则一致,都是按照哈希值取余进行分配.一个分区可以多个组,一个组的数据必须一个分区2.分组的分区导致数据倾斜怎么解决

叫我莫言鸭·2023-08-19 05:39

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