原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链

(速途网专栏 作者:娄昊川)坚果云是一款中文存储服务,前身是“坚果铺子”,提供免费的云空间,与dropbox类似,用户可以直接把档案同步到坚果云,供自己和伙伴用任何设备访问.自上线以来,几乎所有用户都反映该产品满足了他们很多需求,那这个产品背后的精神和团队究竟有着怎样有趣的故事. 今天我们采访了坚果云的两位创始人,同样也是坚果云的打造者,蔺皓和杨剑: Teambition:坚果云和dropbox是最像的,同步性能都非常好,想比之下坚果云最大的优势在哪里? 蔺皓:dropbox也是一款存储个人数据

下面讨论仅仅针对PC端和移动端. 曾经是,但如今已经不是了. 有跨平台需求的仅仅是client应用.而不是服务端.比如桌面应用,你的客户可能是Windows用户.也可能是Linux用户,这时候假设不想多投入成本对各个平台进行适配.那么Java所谓的"Write once, run everywhere"就显得异常光彩.然而今天,整个软件世界都在向B/S应用倾倒(嵌入式除外),即使要做client跨平台,QT等第三方框架远远比Swing更强大,Java在桌面应用领域基本被淘汰已经是不争的

Given two arrays A and B of equal size, the advantage of A with respect to B is the number of indices i for which A[i] > B[i]. Return any permutation of A that maximizes its advantage with respect to B. Example 1: Input: A = [2,7,11,15], B = [1,10,4,

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数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. Metastore (hive元数据)Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询.计算由mapreduce完成Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此

第一:在map端产生join          mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作.join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接.这里的join并不会涉及reduce操作.map端join的优势就是在于没有shuffle,真好.在实际的应用中,我们这样设置: set hive.auto.conve

1. set hive.auto.convert.join = true; mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作.join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接.这里的join并不会涉及reduce操作.map端join的优势就是在于没有shuffle.在本质上mapjoin根本就没有运行MR进程,仅

数据倾斜就是由于数据分布不均匀,数据大量集中到一点上,造成数据热点.大多数情况下,分为一下三种情况: 1.map端执行比较快,reduce执行很慢,因为partition造成的数据倾斜. 2.某些reduce很快,某些reduce很慢,也是因为partition造成的数据倾斜. 3.某些map执行很快,某些map执行很慢,这是因为数据本身的分布的不合理性造成的. 造成上面reduce和map任务运行很缓慢本质上就两种情况: 第一:reduce缓慢是因为partition造成滴: 第二:map端缓

数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题.主要分为map端倾斜和reduce端倾斜,map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致,reduce端主要是partition不均匀导致. 在hive中遇到数据倾斜的解决办法: 一.倾斜原因:map端缓慢,输入数据文件多,大小不均匀 当出现小文件过多,需要合并小文件.可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决. set hive.map.aggr=true; //map端部分聚合,相当于Combiner,可以减小压力(默认开启)

通过上面的架构和源码实现的分析,不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论.它也是非常影响性能的操作之一.因此,在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置.尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义,由于这些参数的确是非常重要,这里算是做一个详细的总结. 1.1.1  spark.shuffle.manager 前文也多次提到过,Spark1.2.0官方支持两种方式的Shuffle,即Hash Based Shuffle和Sort Based Shuffle.其中在Sp

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

PHP的优势在于, 跨平台, 极易部署, 易维护, 为Web而生, 开源社区强大, 文档丰富.至于说3足鼎立, 谈不上, 全球前100万的sites中, 70%是PHP. JSP和Asp..net 也很优秀, 但是他们的部署问题是最大的问题. 首先从程序原理上来说PHP才是脚本语言,也就是说,是被触发解释执行的..Net和JSP,都是在虚拟机里跑的应用程序,可以操作内存及线程 .本质上和PHP并不一样. 举例:如果让PHP给百分之一女装做计划任务,那就必须依赖于系统本身的计划任务触发.而.Net

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷

一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌.混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据.而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则"打乱"成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理.其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分. 在shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(split)操作,

数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 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.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.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致

概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参