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.主要是因为在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.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在…

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.主要是因为在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.Hive的执行是分阶段 的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规 避错误来更好的运行比解决错误更高效.…

数据倾斜问题 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎.很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题. 数据倾斜是指: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…

  hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,通过YARN的管理界面配合日志,可以清楚其中的具体原因,这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案   1.如果你知道某些字段造成的倾斜,可以把这些字段抽出来单独处理,这样的话,MR会多分配几个实例,提高执行速度. 2. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000 也就是每个节…

1.什么是数据倾斜? 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 2.Hadoop 框架的特性 A.不怕数据大,怕数据倾斜 B.Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 C. sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题 3.主要表现 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce 子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大. 单一 reduce 处理的记录数和平均记…

数据倾斜解决方法,通常从以下几个方面进行考量: 业务上丢弃  •  不参与关联:在on条件上直接过滤 •  随机数打散:比如 null.空格.0等“Other”性质的特殊值  倾斜键记录单独处理 •  Join:找出倾斜key,把对应数据插入临时表,如果该表是小表,使用map join解决: •  Group by: set hive.groupby.skewindata = true   数据重分布  •  语法:Distribute By •  场景:为下一个Stage的Map输入做负载均衡…

目录 什么是数据倾斜 Hadoop框架的特性 主要表现 容易数据倾斜的情况 产生数据清洗的原因 业务场景 空值产生的数据倾斜 不同数据类型关联产生数据倾斜 大小表关联查询产生数据倾斜 一.什么是数据倾斜 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 二.Hadoop框架的特性 不怕数据大,怕数据倾斜 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 sum.count.max.min等聚合函数,通常不会有数据倾斜问题 三.主要表现 任务进度长时间维持在99%或者100%的附…

C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl…

Hive SQL的各种优化方法基本 都和数据倾斜密切相关. Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化,从项目的实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容,而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin无法解决的join优化. 1.数据倾斜 倾斜来自于统计学里的偏态分布.所谓偏态分布,即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布,根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画. 对应分布式数据处理来说,希望数据…

Hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的. Hive中数据倾斜的原因: 数据在分布式节点上分部不均衡 join时某些key可能特别大(常见null值) group by 时某个值可能特别多 count(distinct key...)时有可能会出现数据倾斜,因为其内部处理会进行group by 操作 join join时key最好是分散的,如果一个key的…

从一个初级程序员到高级程序员的经历 你好!我是谦先生,我是茫茫程序猿中的一猿,平凡又执着. 刚入行的时候说实话,啥都不懂,就懂点皮毛的java,各种被虐狗的感觉.又写js又写css又写后台...慢慢被虐出来了-开始掌握一些好多前端框架比如jqury.jquery ui.easyui.datagrid.zTree.extjs.boostrap.echart...各种各样的(XoX),后端也因为外包的项目各种各样,主流的框架如struts2.hibernate.mybatis.spring都要熟悉使…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也…

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…

什么是数据倾斜? Spark 的计算抽象如下 数据倾斜指的是:并行处理的数据集中,某一部分(如 Spark 或 Kafka 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. 如果数据倾斜不能解决,其他的优化手段再逆天都白搭,如同短板效应,任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个. 数据倾导致的后果: 数据倾斜直接可能会导致一种情况:Out Of Memory 或者GC 超时. 任务不一定失败,但是极端慢.(但是目前我遇到的数据倾斜…

1 尽量避免数据源的数据倾斜 比如数据源是Kafka 以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例.由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task(Partition),所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡,直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜. Kafka某一Topic内消息在不同Partition之间的分布,主要由Producer端所使用的Partition实现类决定.如果使用随机Parti…

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…

倾斜的原因: 使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标.由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜.大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的. 解决思路: Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在 具体办法: 内存优化和I/O优化: 驱动表:使用大表做驱动表,以防止内存溢出:Join最右边的表是驱动表:…

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培          ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,…

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数…

hive在大数据套件中占很的地位,分享下个人经验. 1.在hive日常开发中,我们首先面对的就是hive的表和库,因此我要先了解库,表的命名规范和原则 如 dwd_whct_xmxx_m 第1部分为表数据仓库分层:可能取值为ods,dwd(dw明细层),dws(dw汇总层),ads(应用层)等. 第2部分为业务领域 可能为whct(文化传统),whcp文化产品等. 第3层为用户自定义标签 比如项目信息为xmxx,用户可以可以自己定义业务,项目和产品标签 第4层为时间标签:比如d为天,m为月,y为…

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修…

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:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

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…

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…

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

卧槽草草 来源于其它博客: 貌似我只知道group by key带来的倾斜 hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案 1.join的key值发生倾斜,key值包含很多空值或是异常值 这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key 如: select userid,name from user_info a join( select case w…