数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b…

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b…

一.现象 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. 二.具体情况及解决 1. join的key值发生倾斜 1) key值包含很多空值或是异常值 如果需要这些值,可以给这些值赋一些随机值: select userid…

Hive 数据倾斜怎么发现,怎么定位,怎么解决 多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主,并没有给出具体的数据倾斜案例.当工作中遇到了倾斜问题,这些理论很难直接应用,导致我们面对倾斜时还是不知所措. 今天我们不扯大篇理论,直接以例子来实践,排查是否出现了数据倾斜,具体是哪段代码导致的倾斜,怎么解决这段代码的倾斜. 当执行过程中任务卡在 99%,大概率是出现了数据倾斜,但是通常我们的 SQL 很大,需要判断出是哪段代码导致的倾斜,才能利于我们解决倾斜.通过下面这个非常简单的例子来看下如何定位产…

最近在写一个爬虫,目标网站是:http://zx.bjmemc.com.cn/,可能是为了防止被爬取数据,它给自身数据加了密.用谷歌自带的抓包工具也不能捕获到数据.于是下了Fiddler.     Fiddler的爬取结果如下:     可见,除了头信息之外,下面的数据信息显示成了乱码.这样就不能用程序模拟浏览器发送数据了.     解决办法之一就是获取此字符串的十六进制编码.将Fiddler切换至Hexview,如下图所示:     其中蓝色部分是header头信息,黑色字体就是传送的数据.你…

"HTTP 错误 500.19 请求的页面的相关配置数据无效" 解决办法   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. 问题“详细错误信息模块 IIS Web Core通知 BeginRequest处理程序 尚未确定错误代码 0x80070021配置错误 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…

一.异常现象 在kylin的web管理界面,设置hive数据源时,报错: 查找kylin的日志时发现,弹出提示框的原因是因为出现错误: ERROR [http-bio-7070-exec-10] controller.TableController:189 : org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf 二.异常原因 原因是hiv…

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)…

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Spark的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 表现为整体任务基本完成,但仍有少量子任务的reduce还在运行. 数据倾斜的原因: 1.join 一个表较小,但key集中,分发到一个或者几个reduce上的数据远高于平均值: 大表与大表关联,但分桶的判断字段0值或者空值过多,这些空值或者0值都由一个reduce处理 2.group by 分组的维度过少,每个维度的值过多…

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…