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.在查看了…

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…

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not sup…

return code 2 为SQL报错. return code 1 一般为权限问题. 具体要看源码.…

我尝试着在classpath中加n入mysql的驱动仍不行 解决方法:在启动的时候加入参数--driver-class中加入mysql 驱动 [hadoop@master spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar 总结:1.spark的版本必须编译的时候加上了hive 1.0.0预编译版没有加入hive  1.0.1是含有hive的2.…

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…

本文继成上一篇通过hive分析nginx日志文章,详情参考下面链接: http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html 接着来: 创建业务子表: drop table if exists chavin.nginx_access_log_comm; create table if not exists chavin.nginx_access_log_comm( host STRING, time STRING, request STRING, refe…

bug集锦 1. hadoop平台datanode无法启动: 原因: 由于多次hdfs namenode -format导致dfs/data/current/version中的cluserID与当前的cluserID不统一,通过查看hadoop/logs中的datanode日志文件查看到此错误. 解决方法: 1). 修改每台节点上的/dfs/current/version文件中的cluserID的值为当前的值(当前值可以通过hadoop/logs日志文件中的报错获得). 2). 每次format…

报错信息: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Unable to move source hdfs://localhost:9000/tmp/hive/daisy/185ccfc8-52f0-48e4-acd2-866340445241/hive_2020-01-21_11-00-58_110_6359830348207520702-1/-mr-10000 to destina…

数据倾斜产生的原因 数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类 Hive倾斜之group by聚合倾斜 原因: 分组的维度过少,每个维度的值过多,导致处理某值的reduce耗时很久: 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多,其他的数据类型特别少.当按照类型进行group by的时候,会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合,而当其中每一组的数据量过大时,会出现其他组的计算已经完成而这个reduce还没有计算完成,其他的节点一直等待这个节点的…