hadoop 数据倾斜处理共找到258条结果

何为数据倾斜? 在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念:     正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量 , 不同的数据字段可能的数据倾斜一般有两种情况 ...(2018-08-15 23:11:27)

原文链接:http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/17304437 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 ...(2018-07-29 16:04:48)

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red ...(2015-09-14 13:56:10)

在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计 ...(2014-07-05 23:08:00)

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 ...(2013-12-13 16:36:32)

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 ...(2015-10-12 16:57:49)

参考:http://blog.csdn.net/core_cto/article/details/8644692 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解.      在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集 ...(2017-02-27 23:35:14)

最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解.      在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不 ...(2017-08-07 11:03:45)

导读相信很多接触MapReduce的朋友对'数据倾斜'这四个字并不陌生,那么究竟什么是数据倾斜?又该怎样解决这种该死的情况呢?何为数据倾斜?在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念:    正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, ...(2018-02-24 23:19:18)

导读 相信很多接触MapReduce的朋友对'数据倾斜'这四个字并不陌生,那么究竟什么是数据倾斜?又该怎样解决这种该死的情况呢? 何为数据倾斜? 在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念:       正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富 ...(2018-08-05 08:56:57)