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Hive之——数据倾斜与解决方案

发布时间:2019-08-04 19:14 来源:未知 编辑:admin

  场景: 如日志中,常会有信息丢失的问题,比如全网日志中的 user_id,如果取其中的 user_id和 bmw_users 关联,会碰到数据倾斜的问题。

  结论: 方法2比方法1效率更好,不但 io 少了,而且作业数也少了。方法 1 log 读取两次, jobs是 2。方法 2 job 数是 1 。这个优化适合无效 id(比如-99,’’,null 等)产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数,就能把倾斜的数据分到不同的 reduce 上 ,解决数据倾斜问题。附上 hadoop 通用关联的实现方法(关联通过二次排序实现的,关联的列为 parition key,关联的列 c1 和表的 tag 组成排序的 group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据 group key 排序)。

  2、不同数据类型关联产生数据倾斜场景: 一张表 s8 的日志,每个商品一条记录,要和商品表关联。但关联却碰到倾斜的问题。 s8 的日志中有字符串商品 id,也有数字的商品 id,类型是 string的,但商品中的数字 id 是 bigint 的。猜测问题的原因是把 s8 的商品 id 转成数字 id 做 hash 来分配 reduce,所以字符串 id 的 s8 日志,都到一个 reduce 上了,解决的方法验证了这个猜测。

  Map 输出 key 数量极少,导致 reduce 端退化为单机作业。

  Map 输出 key 分布不均,少量 key 对应大量 value,导致 reduce 端单机瓶颈。

  Hive 中我们使用 MapJoin 解决数据偏斜的问题,即将其中的某个表(全量)分发到所有Map 端进行 Join,从而避免了 reduce。这要求分发的表可以被全量载入内存。极限情况下, Join 两边的表都是大表,就无法使用 MapJoin。这种问题最为棘手,目前已知的解决思路有两种:

  1) 如果是上述情况 1,考虑先对 Join 中的一个表去重,以此结果过滤无用信息。这样一般会将其中一个大表转化为小表,再使用 MapJoin 。

  一个实例是广告投放效果分析,例如将广告投放者信息表 i 中的信息填充到广告曝光日志表 w 中,使用投放者 id 关联。因为实际广告投放者数量很少(但是投放者信息表 i 很大),因此可以考虑先在 w 表中去重查询所有实际广告投放者 id 列表,以此 Join 过滤表 i,这一结果必然是一个小表,就可以使用 MapJoin。

  2) 如果是上述情况 2,考虑切分 Join 中的一个表为多片,以便将切片全部载入内存,然后采用多次 MapJoin 得到结果。一个实例是商品浏览日志分析,例如将商品信息表 i 中的信息填充到商品浏览日志表w中,使用商品 id 关联。但是某些热卖商品浏览量很大,造成数据偏斜。例如,以下语句实现了一个 inner join 逻辑,将商品信息表拆分成 2 个表:

  2017-10-23 细柳条 小秀才翻译铺    前言:数据倾斜是日常大数据查询中隐形的一个BUG,遇不到它时你觉得数据倾斜也就是书本博客上的一个无病呻吟的偶然案例,但当你遇到它是你就会懊悔当初怎么不...博文来自:chyeers的博客

  什么是数据倾斜以及数据倾斜是怎么产生的?简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的局面。举个 word count 的入门例子,它的map 阶段就是形成 (...博文来自:g5703129的博客

  Hive倾斜—不患寡而患不均一、数据倾斜的原因Hive倾斜的原因很大部分是由于sql中的join语句与groupby语句。原因:对于普通的join操作,会在map端根据key的hash值,shuffl...博文来自:sun_shang的博客

  友情提示:更多有关大数据、人工智能方面技术文章请关注博主个人微信公众号:高级大数据架构师!Hive数据倾斜GroupBy中的计算均衡优化    1.Map端部分聚合      先看看下面这条SQL,由...博文来自:小宁哥博客

  1.数据倾斜原因a.大表(2.8G)与小表关联(580K)b.大表(2.8G)与大表(3.0G)关联首先谈论大表与小表的关联导致数据倾斜问题 实例如下:大表数据格式:小表数据格式:关联语句hives...博文来自:似水流年

  数据倾斜理解:数据层的分布式处理过程中,出现明显的Map或Reduce过程的数据IO的量级有巨大变化。可能原因,分两类:真倾斜和假倾斜一、假倾斜:本身数据无倾斜,但处理时不均衡导致的数据倾斜现象1)原...博文来自:aimee12345的博客

  [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处]文章出处:作者:朱培     ID:sdksdk0...博文来自:朱培(知浅_ZLH)

  1.什么是数据倾斜?数据倾斜主要表现在,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...博文来自:牛大财有大才

  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、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...博文来自:jin6872115的博客

  数据倾斜表现:有的task执行很快,有的很慢或者内存溢出 定位数据倾斜的位置:用client模式提交,观察log 解决方案1、在hiveetl时进行数据聚合,把key相同的数据聚合成一条数据,这样就可...博文来自:大黄_sama

  hive或者MR处理数据,不怕数据量大,就怕倾斜。本博主就遇到了一个真实案例,特意记录下来,有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句setmapred.reduce.tasks=30;...

  hive中大key导致的join数据倾斜问题1、场景如果某个key下记录数远超其他key,在join或group的时候可能会导致某个reduce任务特别慢。本文分析下join的场景。本例子SQL如下:...

  当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候,就代表着,你的之前的数据倾斜的解决方案,都没法使用。这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的,更多的,是一种对数据倾斜的缓解。原理,其实在上一讲,已经带出...

  一、数据倾斜产生原因1.操作join一个表很小,但是key集中;分发到某一个或者几个Reduce上的数据远高于平均值。大表与大表,但是字段的空值很多;这些空值都由一个reduce进行操作,速度非常的慢...

  Hive中的数据倾斜和优化常见的优化1大表转化为小表,充分利用临时表合理的利用分区表+外部表数据存储格式,压缩的配置SQL语句的优化join---尽量使用mapjoinfilter先过滤再处理开启并行...

  如果某个key下记录数远超其他key,在join或group的时候可能会导致某个reduce任务特别慢。本文分析下join的场景。本例子SQL如下:查询每个appid打开的次数,需要排除掉作弊的ime...

  30.7数据倾斜解决方案之六:使用随机数进行Join本节讲解使用随机数进行Join,首先讲解什么叫使用随机数进行Join来解决数据倾斜问题,然后讲解如何使用随机数?使用随机数进行Join来解决数据倾斜...

  什么是Hive数据倾斜问题 操作:join,groupby,countdistinct现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完...

  bit1129的博客两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)解决groupby产生

  1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作业的性能...

  数据倾斜:大量数据涌向到一个或者几个reduce,造成大量的reduce空闲。解决数据倾斜方案1:重新设计key---二次作业下面以单次统计为例进行说明:1、DataLeanMapper1 对key重...

  数据倾斜解决方案之三:使用随机Key实现双重聚合本节讲解使用随机Key实现双重聚合,首先讲解什么是随机Key双重聚合;接下来讲解使用随机Key实现双重聚合解决数据倾斜的适用场景、原理分析、案例实战以及...

  数据倾斜定义简单的讲,数据倾斜就是我们在数据计算的时候,由于数据的分散度不够,导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算,这些机器的计算速度远远低于整个集群的平均计算速度,导致整个计算过程十分缓慢。...

  数据倾斜概述简单来说数据倾斜就是数据的key的分化严重不均,造成一部分数据很多,一部分数据很少的情况。举个wordcount的入门例子,在map阶段形成了(’“hello”,1)的形式,然后在redu...

  Spark数据倾斜产生原因首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合。在物理执行期间,RDD会被分为一系列的分区,每个分区都是整个数据集的子集。当spark调度并运行任务的时候,Spark会为每一个分区中...

  Hive数据倾斜优化等1、内部表和外部表的区别①导入数据语句一样(loaddata(local)inpath‘’intotabletablename)②删除表时,内部表会删除表的元数据和数据,但外部表...

  数据倾斜的原因:     在数据中存在一个或少数数量key对应的数据量特别大,导致在spark处理task进行shuffle的时候,大部分task都很快的执行完毕,剩下的少数task执行时间特别长甚...

  1.现象   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%,查看任务监控页面,发现只有...

  实习中在写一个hadoop的mr任务时出现了reduce在百分之99%卡住的的问题,仔细研究之后发现自己还是对mapreduce的理解还不到位,产生这种现象的原因是出现了数据长尾了,即数据倾斜。在此记...

  数据倾斜的意思就是某些key对应的信息条数过多,导致对应reducer的内存溢出。     解决这个问题,要区分一下问题引起的原因。无非是:由于对数据构成认识不足,导致启动配置资源的不合理刷量...

  1.热点key的数据倾斜在大数据相关的统计与处理中,热点key造成的数据倾斜非常常见也非常讨厌,经常会造成job运行时间变长或者造成job的OOM最后导致任务失败。例如在wordcount任务中,如果...

  数据倾斜定义:数据倾斜是大量的相同key被partition分配到一个分区里,其他几个key的数据不是很多task都完成了计算,而其中一个数据量特别大的key却迟迟运行部出结果,造成了’一个人累死,其...

  Hive数据倾斜总结转载:几个比较特殊的点都提到了,大家可以作为参考。在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造...

  定义与表现:数据倾斜指的是由于数据分区不均匀导致的,spark一部分tasks承担的数据量太大,而导致整体运行时间过长的现象。一般出现在对大表的join过程中,数据表现是大表的joinkey集中分布在...

  一 概述 本文整理了笔者再从事大数据处理工作中对于数据倾斜问题的各类解决方案 二 现象 在hadoop,spark等分布式计算框架中运行某个作业时,发现某个算子(可能是map,也可能是reduce)执...

  产生原因:***在MapperReduce做计算的时候会产生数据的侵写,因为不合理的key,导致了数据的分布不均匀。**解决方案**选择合适的key作为统计依据,使得数据能够在分区中均匀分布。一般需要...

  数据倾斜的问题其实就是map端输出的数据分发到reduce端不均匀,使得在reduce端有的reducer处理的数据量过大,有的reducer处理的数据量过少,造成数据倾斜于一方。解决方法是在map端...

  列举Hive中出现数据倾斜的几种情况:一、没开Map端聚合产生的计算不均衡例如有一张客户表customer,里面存有客户ID(cust_id)和性别(gender),男女各1亿条记录,cust_id没...

  :博主,Adapter中tv_name是Text View类型的,是怎么加上监听的呢,还有那个menu里面写的是啥啊

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