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…

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)…

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),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. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo…

C#使用ListView更新数据出现闪烁解决办法 在使用vs自动控件ListView控件时候,更新里面的部分代码时候出现闪烁的情况 如图: 解决以后: 解决办法使用双缓冲:添加新类继承ListView 对其重写 public class DoubleBufferListView : ListView { public DoubleBufferListView() { SetStyle(ControlStyles.DoubleBuffer | ControlStyles.OptimizedDoub…

360或者金山毒霸可能会导致HP网络打印机驱动安装失败“数据无效”的解决办法     同事办公室的打印机是网线接口的那种网络打印机,不是直接连到电脑的那种,他电脑安装了360和金山毒霸,WIN10下安装网络打印机死活安装不上,提示“数据无效”.百度了下找到了解决办法:https://jingyan.baidu.com/article/a948d6513ef4200a2ccd2e50.html 右击桌面上我的电脑→管理→服务→把device install service和device setup…

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…

今天主要以oracle数据库为例,介绍关于表中数据删除的解决办法.(不考虑全库备份和利用归档日志)删除表中数据有三种方法:·delete(删除一条记录)·drop或truncate删除表格中数据 1.delete误删除的解决方法原理: 利用oracle提供的闪回方法,如果在删除数据后还没做大量的操作(只要保证被删除数据的块没被覆写),就可以利用闪回方式直接找回删除的数据具体步骤为: *确定删除数据的时间(在删除数据之前的时间就行,不过最好是删除数据的时间点) *用以下语句找出删除的数据:sele…

深入理解hadoop之数据倾斜 1.什么是数据倾斜 我们在用map /reduce程序执行时,有时候会发现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.这种现象就是因为key分布不均匀.散度不够导致的,也就是我们所说的数据倾斜. 2.数据倾斜产生的原因 在hive上执行j…

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…