一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 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,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. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 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?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象       当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须…

本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势  发表于 2017-02-28 |  更新于 2017-10-17 | 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. 摘要 本文结合实例详细阐明了Sp…

spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势. 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足使得任务失败,并进而引进整个应用失败. 表现:同一个stage的多个task执行时间不一致. 原因: 机器本身性能,导致速度不一致. 数据来源的问题: 从数据源直接读取.如读取HDFS,Kafka 读取上一个Stage的Shuffle数据 如何缓解/消除数据倾斜 kafka:取决于kafka top…

数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题.主要分为map端倾斜和reduce端倾斜,map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致,reduce端主要是partition不均匀导致. 在hive中遇到数据倾斜的解决办法: 一.倾斜原因:map端缓慢,输入数据文件多,大小不均匀 当出现小文件过多,需要合并小文件.可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决. set hive.map.aggr=true; //map端部分聚合,相当于Combiner,可以减小压力(默认开启)…

PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法 投稿:junjie 字体:[增加 减小] 类型:转载   这篇文章主要介绍了PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法,本文直接给出解决方法代码,需要的朋友可以参考下     在网络状况比较差的情况下file_get_contents函数经常读取远程数据失败.解决办法如下: 复制代码代码如下: /*设置超时配合失败之后尝试多次读取,效果比原先好很多*/$url = 'http://www.jb…

本文章总结了mysql导入导出数据中文乱码解决方法,出现中文乱码一般情况是导入导入时编码的设置问题,我们只要把编码调整一致即可解决此方法,下面是搜索到的一些方法总结,方便需要的朋友. linux系统中 linux默认的是utf8编码,而windows是gbk编码,所以会出现上面的乱码问题. 解决mysql导入导出数据乱码问题 首先要做的是要确定你导出数据的编码格式,使用mysqldump的时候需要加上--default-character-set=utf8, 例如下面的代码: 代码如下: mys…

spark 数据倾斜的一些表现 https://yq.aliyun.com/articles/62541…

错误提示:已安装了存在签名冲突的同名数据包. 解决方法:打开Android Studio,打开logcat,用usb线连接你出错的手机,识别出手机之后,在你的项目后面,点击“run”按钮,随后AS会提示你,你删除先前安装的APP就可以了!…

最详细10招Spark数据倾斜调优 数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象 绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理 在进行 shuffle 的时候,必须将各个节点上相同的 key 的数据拉取到某个节点 上的一个 task 来进行处理,比如按照 key 进行聚合或 join 等操作.此时如果某个 key 对应的数据量特 别大的话,就会发生数据倾斜. 数据倾斜的危害 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,…

数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致…

数据倾斜的主要问题在于,某个分区数量很巨大,在做map运算的时候,将会发生别的分区task很快计算完成,但是某几个分区task的计算成为了系统的瓶颈,明显超过其他分区时间:   1.方案:Kafka的随机主题 如果kafka的topic和分区关联,而且kafka是专用的,那么其实kafka如果能够和随机主机,那么数据将会随机打入到各个分区中,这样可以解决数据热点问题:   2. 方案:将不可切割的文件转换为可切割文件 对于gzip这类文件最好转化为可切割文件:因为对于不可切割的压缩文件,将会作为…

一.what is a shuffle? 1.1 shuffle简介 一个stage执行完后,下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点,通过网络传输获取task需要处理的所有key,然后每个task对相同的key进行算子操作,这个过程就是shuffle过程. 我们常说的shuffle过程之所以慢是因为有大量的磁盘IO以及网络传输操作.spark中负责shuffle的组件主要是ShuffleManager,在spark1.1之前采用的都是HashShuff…

转自:https://blog.csdn.net/xinzhi8/article/details/71455883 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0值或空值过多     这些空值都由一个reduce处理非常慢 group by group by 维度过小,某值的数量过多    处理某值的reduce非常耗时 Count Distinct 某特殊值过多…

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.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),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完,此称之为数据倾斜. Hadoop计算框架的特性: 不怕数据大,怕数据倾斜: job数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查…

Spark 版本配套表 名称 版本 说明 Spark spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 Spark mongo-java-driver-3.5.0.jar 3.5 Mongo驱动 mongo-spark-connector_2.11-2.3.1.jar 2.3 Mongo connect驱动 Spark 与mongoDb版本不匹配,导致报错 需要spark使用mongoDB驱动版本mongo-spark-connector到spark与mongoDB配套的版本 Spark di…

今天新装win7,然后在IIS下布署了一个网站,布署完成后运行,提示如下错误:HTTP 错误 500.19 - Internal Server Error无法访问请求的页面,因为该页的相关配置数据无效. 详细的错误信息就是:不 能在此路径中使用此配置节.如果在父级别上锁定了该节,便会出现这种情况.锁定是默认设置的(overrideModeDefault="Deny"), 或者是通过包含 overrideMode="Deny" 或旧有的allowOverride=&q…

一.场景 1.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100个task,97个task都在1s之内执行完了,但是剩余的task却要一两分钟.这种情况很常见. 2.原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出),观察异常栈,是我们写的业务代码造成的.这种情况比较少见. 二.原理 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行group或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特…

从APP端或从其他页面post,get过来的数据一般因为数组形式.因为数组形式不易传输,所以一般都会转json后再发送.本以为发送方json_encode(),接收方json_decode(),就解决的问题,结果发现,json_decode()后是NULL. 一般会反应是少了一个参数“true”,但是回去看就是 json_decode($data,true); 那怎么还会是NULL呢?难道是编码,不会啊,接收后直接打印是一个完整json字符串的形式,在网上json解析网站,也是可以正常解析的.…

sqlite 插入数据很慢的原因:sqlite在没有显式使用事务的时候会为每条insert都使用事务操作,而sqlite数据库是以文件的形式存在磁盘中,就相当于每次访问时都要打开一次文件,如果对数据进行大量的操作,时间都耗费在I/O操作上,所以很慢. 解决方法是显式使用事务的形式提交:因为我们开始事务后,进行的大量操作的语句都保存在内存中,当提交时才全部写入数据库,此时,数据库文件也就只用打开一次. 我在没有显式使用事务形式插入100条数据时用了12.226s;用显式事务形式,插入100条只用了…

数据倾斜:就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,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),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 解决方案: 1.增加jvm内存,这适用于第一种情况(唯一值非常少,极少数值有非常多的记录值(唯一值少于几千)),这种情况…

问题如题,这个问题困扰了我好几天,今天终于解决了,感谢[1]. 首先,我要做的是android手机和电脑进行蓝牙通信,android发一句话,电脑端程序至少就要做到接受到那句话.android端发送信息的代码如下: try { Log.i("Test", "begin saying hello world"); String test = "Hello world, I am james"; outputStream.write(test.get…

一.问题描述 当我使用FileReader读取文本文件里的汉字时,读出来的是乱码.但为什么字符是正常的呢??? 二.原因探究 其根本原因在于编码标准不同.汉字采用gbk,而idea使用UTF-8.gbk编码中文是2个字节,UTF-8编码是3个字节代表一个字符,read读到的是一个字节,一个中文,当然就读半个字节了,不完全当然是乱码了. 三.解决方法 将FileReader改用FileInputStream读取文件,就OK啦: InputStreamReader reader = new Inpu…

原文:http://blog.csdn.net/tanglizhe1105/article/details/51050974 背景 很多使用Spark的朋友很想知道rdd里的元素是怎么存储的,它们占用多少存储空间?本次我们将以实验的方式进行测试,展示rdd存储开销性能. 关于rdd的元素怎么存储,Spark里面实现了好几种不同类型的rdd,如最常见的MapPartitionsRDD,它处理map,filter,mapPartition等不引起shuffle的算子:再如ShuffledRDD它由s…

最近在做项目功能时 ,发现有20万以上的数据.要求导出时直接导出成压缩包.原来的逻辑是使用poi导出到excel,他是操作对象集合然后将结果写到excel中. 使用poi等导出时,没有考虑数据量的问题,大数据量无法满足,有个几千行jvm就哭了.更别提几万行几百万行数据了. 经过一天的研究发现一种不会消耗过多内存的方法: 导出成csv格式 大数据量的导出成csv格式分为以下几步: 1.首先引入需要的jar包 一下是我maven的配置方式 <dependency> <groupId>o…

背景:两片STM32通过串口通信,为了减小CPU负担,采用DMA进行通信,发送端为STM32F103C8T6,接收端为STM32F407VET6.在调试的过程中发现,一直出现数据错位的问题,接收端尝试了串口空闲中断和串口DMA传输完成中断,错位问题依旧,其实我之前遇到过这个问题,那次发送端没有使用DMA,而是直接用串口发送,接收端采用DMA接收完成中断,检测到错位后,延时重置DMA,直到DMA接收同步后,不再重置,此后DMA便会保持同步,不会错位.但是这次不知道为什么采用上次的方法没有解决,因此…

在做一对多出现的问题,引发的思考:当数据库表中,主表的主键id和明细表的中的字段名相同时怎么办?Mybatis进行自动映射赋值的时候会不会出现异常?                      注意:Mybatis中做多表联查的时候,不管是一对一.一对多.一对多对多:多对多:都不能有字段重名的情况:不管是主键还是普通字段.一旦字段重名的话,就会造成数据少自动赋值,或者覆盖,甚至重复赋值!规避和解决此类问题的方法: 1.尽量不要表间重名,mybatis里处理起来很麻烦!id和普通字段都是.但是在表多…

我们先来看一下这个现象: [oracle@djp ora12]$ pwd /u01/app/oracle/oradata/ora12 [oracle@djp ora12]$ mv undotbs01.dbf undotbs01.dbfbak 这里,我们把unto表空间对应的数据文件作了一个更改,表面该文件已经丢失.   下面,我们使用SQL*Plus,进行对数据库的启动: idle> conn / as sysdba Connected to an idle instance. idle> s…

linux系统中 linux默认的是utf8编码,而windows是gbk编码,所以会出现上面的乱码问题. 解决mysql导入导出数据乱码问题 首先要做的是要确定你导出数据的编码格式,使用mysqldump的时候需要加上--default-character-set=utf8, 例如下面的代码: mysqldump -uroot -p --default-character-set=utf8 dbname tablename > bak.sql 那么导入数据的时候也要使用--default-ch…