上次有个朋友咨询我一个GP数据倾斜的问题,他说查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表时花费了20-30分钟左右才出来结果,后来指导他分析原因并给出其他方案来查看数据倾斜. 其实很多朋友经常使用如下的方式来检查数据分布: select gp_segment_id,count(1) from person_info group by 1; 但是这种方法太简单,只有判断存储是否倾斜,不能够去对数据处理是否会出现倾斜做出判断.而且判断的维度很少,不直观. 后来Greenpl…

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详…

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…

[重要] Spark性能调优——扩展篇 : http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/51705043…

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了…

数据倾斜特征:个别Task处理大部分数据 后果:1.OOM;2.速度变慢,甚至变得慢的不可接受 常见原因: 数据倾斜的定位: 1.WebUI(查看Task运行的数据量的大小). 2.Log,查看log中哪一行出现OOM,查找具体哪个Stage,进而确定哪一个shuffle产生了数据倾斜. 3.查看代码,主要是join,groupByKey,reduceByKey等代码. 4.对数据特征分布进行分析.…

技术点:RDD的join操作可能产生数据倾斜,当两个RDD不是非常大的情况下,可以通过Broadcast的方式在reduce端进行类似(Join)的操作: broadcast是进程级别的,只读的. broadcast 可以适用于小表的广播,通过广播到对应节点的内存中(受blockManager的管理),该节点的Rdd通过mapPartitions方法,并通过blockmanager获取到broadcast的内容,进行对相同的key进行(join)操作. map方法是将遍历rdd的每个partit…

Greenplum 调优--VACUUM系统表 1.VACUUM系统表原因 Greenplum是基于MVCC版本控制的,所有的delete并没有删除数据,而是将这一行数据标记为删除, 而且update其实就是delete加insert.所以,随着操作越来越多,表的大小也会越来越大.对于OLAP 应用来说,大部分表都是一次导入后不再修改,所以不会出现这个问题. 但是对于数据字典来说,就会随着时间表越来越大,其中的数据垃圾越来越多. 2.Greenplum的VACUUM工具 Greenplum的VA…

在redis的安装目录下首先启动一个redis服务,使用默认的配置文件,作为主服务 ubuntu@slave1:~/redis2$ ./redis-server ./redis.conf & 在home目录下创建一个redis2 工作目录,拷贝redis配置文件到该目录下,并修改一下配置项 port pidfile /var/run/redis_6380 dir ~/redis2 slaveof 使用以上的配置文件再启动一个redis服务,就是master的从服务了 ubuntu/redis-s…

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时…