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

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

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

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

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

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

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

Hive中三种join map join (小表join大表,将小表加入到内存) 设置map join: hive.auto.convert.join=true hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000; PS:如果有一张表是小表便自动执行mapjoin,根绝表大小是否超过2500000区分 隐式的执行 /*+MAPJOIN(tb_name)*/ reduce join(大表join大表,效率很低) SMB join(sort merge bucket j

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

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 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Spar

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

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

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,

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

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

一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  1.使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,

[数据倾斜及调优概述] 大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜: 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.比如大部分key对应10条数据,但是个别key却对应了百万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了:但是个别task可能分配到了百万数据,要运行一两个小时.木桶原理,整个作业的运行进度是由运行

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象       当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须