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

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

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

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

一.了解数据倾斜 数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是90万,但是可能某个key对应了88万条数据,key-88万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万条数据,可能是数百个key,对应一万条数据. 数据倾斜的现象: 发生数据倾斜的两种表现: 1.你的大部分的task

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

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

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)

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采

一.数据倾斜发生的原理 原理: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.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

一.Hive-sql优化 #增加reducer任务数量(拉取数量分流) ; #在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false set hive.exec.parallel=true; #增加同一个sql允许并行任务的最大线程数 ; #设置reducer内存大小 ; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3584m; -- -Xmx 设置堆的最大空间大小. #mapjoin相关设置,小表加载到内存,无reduceset hive.mapjoin.s

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

[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

[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

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

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