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  • Map join引起的数据倾斜问题的解释 普通的join,那么肯定要走shuffle,那么普通的join 肯定走的是reduce join 先将所有相同的key,对应的values,汇聚到一个task中,然后再进行join。 将reduce join转换为map join。...

    Map join引起的数据倾斜问题的解释
    普通的join,那么肯定要走shuffle,那么普通的join 肯定走的是reduce join
    先将所有相同的key,对应的values,汇聚到一个task中,然后再进行join。
    将reduce join转换为map join。

    spark中 如果两个RDD要进行join,其中一个RDD是比较小的。一个RDD是一百万数据,一个RDD是一万数据。
    如果一个RDD很小 broadcast(广播变量出去的那个小数据以后,就会在每个executor manager中都驻留一份。要确保你的内存)

    正常join是在reduce端join 会经过shuffle 数据重新分区以后会产生数据倾斜 如果map join把小表缓存在内存中 直接在map端进行计算 出结果 不会产生shuffle过程 所以会解决 数据倾斜问题

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  • 经济学原理中需求曲线为什么向右下方倾斜的详细解释
  • 大数据中数据倾斜

    千次阅读 2018-08-29 13:59:45
    详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因 如何解决(优化)数据倾斜问题? 0x01 什么是数据倾斜 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的分散度不够,导致大量的数据集中到了一台...

    文章结构

    1. 先大致解释一下什么是数据倾斜

    2. 再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况

    3. 详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因

    4. 如何解决(优化)数据倾斜问题?

    0x01 什么是数据倾斜

    简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,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,这些数据的计算速度远远低于平均计算速度,导致整个计算过程过慢。

    一、关键字:数据倾斜

    相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如:

    • 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%

    • 用SparkStreaming做实时算法时候,一直会有executor出现OOM的错误,但是其余的executor内存使用率却很低。

    这些问题经常会困扰我们,辛辛苦苦等了几个小时的数据就是跑不出来,心里多难过啊。

    例子很多,这里先随便举两个,后文会详细的说明。

    二、关键字:千亿级

    为什么要突出这么大数据量?先说一下笔者自己最初对数据量的理解:

    数据量大就了不起了?数据量少,机器也少,计算能力也是有限的,因此难度也是一样的。凭什么数据量大就会有数据倾斜,数据量小就没有?

    这样理解也有道理,但是比较片面,举两个场景来对比:

    • 公司一:总用户量1000万,5台64G内存的的服务器。

    • 公司二:总用户量10亿,1000台64G内存的服务器。

    两个公司都部署了Hadoop集群。假设现在遇到了数据倾斜,发生什么?

    公司一的数据分时童鞋在做join的时候发生了数据倾斜,会导致有几百万用户的相关数据集中到了一台服务器上,几百万的用户数据,说大也不大,正常字段量的数据的话64G还是能轻松处理掉的。

    公司二的数据分时童鞋在做join的时候也发生了数据倾斜,可能会有1个亿的用户相关数据集中到了一台机器上了(相信我,这很常见),这时候一台机器就很难搞定了,最后会很难算出结果。

    0x02 数据倾斜长什么样

    笔者大部分的数据倾斜问题都解决了,而且也不想重新运行任务来截图,下面会分几个场景来描述一下数据倾斜的特征,方便读者辨别。

    由于Hadoop和Spark是最常见的两个计算平台,下面就以这两个平台说明:

    一、Hadoop中的数据倾斜

    Hadoop中直接贴近用户使用使用的时Mapreduce程序和Hive程序,虽说Hive最后也是用MR来执行(至少目前Hive内存计算并不普及),但是毕竟写的内容逻辑区别很大,一个是程序,一个是Sql,因此这里稍作区分。

    Hadoop中的数据倾斜主要表现在、ruduce阶段卡在99.99%,一直99.99%不能结束。

    这里如果详细的看日志或者和监控界面的话会发现:

    • 有一个多几个reduce卡住

    • 各种container报错OOM

    • 读写的数据量极大,至少远远超过其它正常的reduce

    伴随着数据倾斜,会出现任务被kill等各种诡异的表现。

    经验:Hive的数据倾斜,一般都发生在Sql中Group和On上,而且和数据逻辑绑定比较深。

    二、Spark中的数据倾斜

    Spark中的数据倾斜也很常见,这里包括Spark Streaming和Spark Sql,表现主要有下面几种:

    • Executor lost,OOM,Shuffle过程出错

    • Driver OOM

    • 单个Executor执行时间特别久,整体任务卡在某个阶段不能结束

    • 正常运行的任务突然失败

    补充一下,在Spark streaming程序中,数据倾斜更容易出现,特别是在程序中包含一些类似sql的join、group这种操作的时候。 因为Spark Streaming程序在运行的时候,我们一般不会分配特别多的内存,因此一旦在这个过程中出现一些数据倾斜,就十分容易造成OOM。

    0x03 数据倾斜的原理

    一、数据倾斜产生的原因

    我们以Spark和Hive的使用场景为例。他们在做数据运算的时候会设计到,countdistinct、group by、join等操作,这些都会触发Shuffle动作,一旦触发,所有相同key的值就会拉到一个或几个节点上,就容易发生单点问题。

    二、万恶的shuffle

    Shuffle是一个能产生奇迹的地方,不管是在Spark还是Hadoop中,它们的作用都是至关重要的。关于Shuffle的原理,这里不再讲述,看看Hadoop相关的论文或者文章理解一下就ok。这里主要针对,在Shuffle如何产生了数据倾斜。

    Hadoop和Spark在Shuffle过程中产生数据倾斜的原理基本类似。如下图。

    大部分数据倾斜的原理就类似于下图,很明了,因为数据分布不均匀,导致大量的数据分配到了一个节点。

    三、从数据角度来理解数据倾斜

    我们举一个例子,就说数据默认值的设计吧,假设我们有两张表:

    • user(用户信息表):userid,register_ip

    • ip(IP表):ip,register_user_cnt

    这可能是两个不同的人开发的数据表,如果我们的数据规范不太完善的话,会出现一种情况,user表中的register_ip字段,如果获取不到这个信息,我们默认为null,但是在ip表中,我们在统计这个值的时候,为了方便,我们把获取不到ip的用户,统一认为他们的ip为0。

    两边其实都没有错的,但是一旦我们做关联了会出现什么情况,这个任务会在做关联的阶段,也就是sql的on的阶段卡死。

    四、从业务计角度来理解数据倾斜

    数据往往和业务是强相关的,业务的场景直接影响到了数据的分布。

    再举一个例子,比如就说订单场景吧,我们在某一天在北京和上海两个城市多了强力的推广,结果可能是这两个城市的订单量增长了10000%,其余城市的数据量不变。

    然后我们要统计不同城市的订单情况,这样,一做group操作,可能直接就数据倾斜了。

    0x04 如何解决

    数据倾斜的产生是有一些讨论的,解决它们也是有一些讨论的,本章会先给出几个解决数据倾斜的思路,然后对Hadoop和Spark分别给出一些解决数据倾斜的方案。

    注意: 很多数据倾斜的问题,都可以用和平台无关的方式解决,比如更好的数据预处理, 异常值的过滤等,因此笔者认为,解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解,这两个搞清楚了,数据倾斜就解决了大部分了。

    一、几个思路

    解决数据倾斜有这几个思路:

    1. 业务逻辑,我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜,比如上面的例子,我们单独对这两个城市来做count,最后和其它城市做整合。

    2. 程序层面,比如说在Hive中,经常遇到count(distinct)操作,这样会导致最终只有一个reduce,我们可以先group 再在外面包一层count,就可以了。

    3. 调参方面,Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。

    二、从业务和数据上解决数据倾斜

    很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。我们举几个场景,并分别给出它们的解决方案。

    数据分布不均匀:

    前面提到的“从数据角度来理解数据倾斜”和“从业务计角度来理解数据倾斜”中的例子,其实都是数据分布不均匀的类型,这种情况和计算平台无关,我们能通过设计的角度尝试解决它。

    • 有损的方法:

      • 找到异常数据,比如ip为0的数据,过滤掉

    • 无损的方法:

      • 对分布不均匀的数据,单独计算

      • 先对key做一层hash,先将数据打散让它的并行度变大,再汇集

    • 数据预处理

    三、Hadoop平台的优化方法

    列出来一些方法和思路,具体的参数和用法在官网看就行了。

    1. mapjoin方式

    2. count distinct的操作,先转成group,再count

    3. 万能膏药:hive.groupby.skewindata=true

    4. left semi jioin的使用

    5. 设置map端输出、中间结果压缩。(不完全是解决数据倾斜的问题,但是减少了IO读写和网络传输,能提高很多效率)

    四、Spark平台的优化方法

    列出来一些方法和思路,具体的参数和用法在官网看就行了。

    1. mapjoin方式

    2. 设置rdd压缩

    3. 合理设置driver的内存

    4. Spark Sql中的优化和Hive类似,可以参考Hive

    0xFF 总结

    数据倾斜的坑还是很大的,如何处理数据倾斜是一个长期的过程,希望本文的一些思路能提供帮助。

    文中一些内容没有细讲,比如Hive Sql的优化,数据清洗中的各种坑,这些留待后面单独的分享,会有很多的内容。

    另外千亿级别的数据还会有更多的难点,不仅仅是数据倾斜的问题,这一点在后面也会有专门的分享。

    参考

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  • 前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题...接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,

    前言

    本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题。

    原理以及现象

    先来解释一下,出现什么现象的时候我们认定他为数据倾斜,以及他数据倾斜发生的原理是什么?

    比如一个spark任务中,绝多数task任务运行速度很快,但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢,慢慢的可能就接着报内存溢出的问题了,那么这个时候我们就可以认定他是数据倾斜了。

    接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,其实可以非常肯定的说,数据倾斜就是发生在shuffle类的算子中,在进行shuffle的时候,必须将各个节点的相同的key拉到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合和join操作等,这个时候其中某一个key数量量特别大,于是就发生了数据倾斜了。

    定位数据倾斜的代码

    上面我们知道了数据倾斜的底层原理,那么就好定位代码了,所以我就可以改写这段代码,让spark任务来正常运行了。

    我们知道了导致数据倾斜的问题就是shuffle算子,所以我们先去找到代码中的shuffle的算子,比如distinct、groupBYkey、reduceBykey、aggergateBykey、join、cogroup、repartition等,那么问题一定就出现在这里。

    找到shuffle类的算子之后,我们知道一个application分为job,那么一个job又划分为多个stage,stage的划分就是根据shuffle类的算子,也可以说是宽依赖来划分的,所以这个时候我们在spark UI界面上点击查看stage,如下图:

    可以看到94这一行和91这一行,执行时间明显比其他的执行时间要长太多了,我们就可以肯定一定是这里发生了数据倾斜,然后我们就找到了发生数据倾斜的stage了,然后根据stage划分原理,我们就可以推算出来发生倾斜的那个stage对应的代码中的哪一部分了。

    这个时候我们找到了数据倾斜发生的地方了,但是我们还需要知道到底是哪个key数据量特别大导致的数据倾斜,于是接下来来聊一聊这个问题。

    找到这个key的算法,我们可以使用采样的方式,对,就是当初虐了我们千百遍的概率论与数理统计的课上讲的采样算法。

    代码如下:

    val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)
    val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()
    sampledWordCounts.foreach(println(_))

    现在我来简单说一下他的原理,他就是从所有key中,把其中每一个key随机取出来一部分,然后进行一个百分比的推算,学过采样算法的都知道,这是用局部取推算整体,虽然有点不准确,但是在整体概率上来说,我们只需要大概之久可以定位那个最多的key了。

    解决数据倾斜的方案

    上面我们聊了数据倾斜发生的原理以及如何定位是哪个key发生了数据倾斜,这个时候我们就开始着手解决这个问题了,我把分为七中解决方案,每个方案都有对应的情况,读者可以针对自己的情况来灵活运用。

    解决方案一:使用hive ETL预处理数据

    先来说一说发生的一个场景:你的业务中有一个需要实时的页面,但是这个页面的数据是基于昨天的数据来进行统计,我们深入到代码中来说就是两个rdd需要先join操作,然后才能进行统计,这个时候,因为其中有rdd的某个key数据量特别大,于是在前端页面需要展示的时候统计一次需要大量的时候,如果你的产品经理就跟你说了,能不能把速度提升一下,我都到外面抽了好几颗烟了,你还没跑出来,这是要让我抽死啊,耗费烟钱啊,你能怎么办?你难道还上去说这是数据倾斜了,我没办法啊,你只能等等吗?这样怕是你脑子瓦特了,于是我们就来注意其中的一个描述,他需要的两个rdd是昨日的数据,所以解决方案就是在晚上12点的时候,我们让spark去先join操作,然后等第二天的时候,你的产品经理去统计的时候,这个时候直接用join好的数据来处理,就不会发生数据倾斜了,因为根本就已经避免了数据倾斜,所以时间非常快。

    解决方案二:过滤少数导致清晰的key

    上面我们聊了一下用提前先join的办法来解决数据倾斜,但是还是不够完美,因为其实依旧是发生了数据倾斜,只是我们提前就把他运行好了,所以在实时页面的展示的时候可以避免,但是从根本上来说,我们根本没有解决数据清晰的问题,数据倾斜问题依旧存贮。

    这个时候我们就来聊下更深一步的解决方案。

    这个方案也是有业务场景的,我们继上面那个实时统计的例子来说,假如我们发现两个rdd进行join的中key是毫无用处的,也就是跟我们的业务没有关系,但是我们之前没有注意到,这个时候我们经过深入的分析之后发现确实没啥用,而且还数量巨大,这个时候就简单了,我们就直接用filter算子来过滤掉这些key,然后再入join,这个时候我们就发现了,一下子把数据清晰的key给过滤掉了,我们就不用考虑数据倾斜的问题了。

    可以说这个情况也是时常发生的,比如在系统出现异常的情况下,会有大批量固定格式的日志出来,而且都是报错的,对与我们的实际业务其实根本没啥用,我们就可以过滤掉了,再比如在一个业务场景中,有些key对于我们的业务并没有用,我们留着他干啥呢,直接过滤掉,数据越少,计算越快。

    但是这种情况并不是所有的情况都有,我们还需要继续深入探究解决方案。

    解决方案三:提高shuffle操作的并行度

    可以说解决办法要一步一步的来说,我们上面的两种方案都有他极其特殊的地方,并不是特别普遍的,于是,我们来找一个普遍的解决方案,那就是提高shuffle 的并行度。

    他的原理很简单,我们知道在rduceBykey中有一个shuffle read task的值默认为200,也就是说用两百个task来处理任务,对于我们一个很大的集群来说,每个task的任务中需要处理的key也是比较多的,这个时候我们把这个数量给提高以爱,比如我么设置reduceBYkey(1000),这个时候task的数量就多了,然后分配到每个task中的key就少了,于是说并行度就提高了。但是总体来说,这种解决办法对于某一个数量特别大的key来说效果甚为,只能说key多的时候,我们可以有一定的程度上环境数据倾斜的问题,所以这种方法也不是我们要找到的最好的办法,他也是有一定的局限性。

    任重而道远,我们还需要继续寻找。

    解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

    看过了上面哪些方法,局限性都太大,我们还需要寻找。那么解决方案四就比较专业了。

    用这个方法就可以解决大部分场景的数据倾斜。

    因为这个方法比较重要,所以我把写的详细一些。

    这个时候我们有一个rdd,他的其中某一个key数量比较大,我们要进行shuffle的时候,速度比较慢。

    比如这个key就是hello,他的条数已经有1万条。

    单一的进行shuffle肯定是耗时非常长。所以我们给他打上10以内的随机前缀,例如下面这种形式。

    0_hello,1
    1_hello,1
    2_hello,1
    3_hello,1
    0_hello,1
    2_hello,1
    3_hello,1
    .....

    然后这个时候进行局部的预聚合,比如reduceBykey,上面我是给了三以内的预聚合。于是经过局部的语句和,我们得到了下面这种

    0_hello,3000
    1_hello,2000
    2_hello,2500
    3_hello,2500 

    然后在去掉之前加的随机前缀,在进行聚合,reduceBykey

    hello,10000

    于是通过这种把key进行拆分的方式,我们把key分配给了一些task去执行任务,经过实验数据表明,这种方法可以提高数倍效率,不知道您看明白了没?

    这里我给出具体的一些代码,可以参考:

    object WordCountAggTest {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val array = Array("you you","you you","you you",
          "you you",
          "you you",
          "you you",
          "you you",
          "jump jump")
        val rdd = sc.parallelize(array,8)
        rdd.flatMap( line => line.split(" "))
          .map(word =>{
            val prefix = (new util.Random).nextInt(3)
            (prefix+"_"+word,1)
          }).reduceByKey(_+_)
           .map( wc =>{
             val newWord=wc._1.split("_")(1)
             val count=wc._2
             (newWord,count)
           }).reduceByKey(_+_)
          .foreach( wc =>{
            println("单词:"+wc._1 + " 次数:"+wc._2)
          })
    
      }
    }

    当然了,这种方法也是有局限性的,他适用于聚合类的shuffle操作,如果对于join操作,还是不行的,所以我们接着探究更深入的方法。

    解决方案五:将reduce join转整map join

    这种方法是有假定的前提的条件的,比如有两个rdd进行join操作,其中一个rdd的数据量不是很大,比如低于1个G的情况。

    具体操作是就是选择两个rdd中那个比较数据量小的,然后我们把它拉到driver端,再然后通过广播变量的方式给他广播出去,这个时候再进行join 的话,因为数据都是在同一Executor中,所以shuffle 中不会有数据的传输,也就避免了数据倾斜,所以这种方式很好。

    给出参考代码:

    object MapJoinTest {
     
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val lista=Array(
          Tuple2("001","令狐冲"),
          Tuple2("002","任盈盈")
        )
         //数据量小一点
        val listb=Array(
          Tuple2("001","一班"),
          Tuple2("002","二班")
        )
        val listaRDD = sc.parallelize(lista)
        val listbRDD = sc.parallelize(listb)
        //val result: RDD[(String, (String, String))] = listaRDD.join(listbRDD)
         //设置广播变量
        val listbBoradcast = sc.broadcast(listbRDD.collect())
        listaRDD.map(  tuple =>{
          val key = tuple._1
          val name = tuple._2
          val map = listbBoradcast.value.toMap
          val className = map.get(key)
          (key,(name,className))
        }).foreach( tuple =>{
          println("班级号"+tuple._1 + " 姓名:"+tuple._2._1 + " 班级名:"+tuple._2._2.get)
        })
      }
    }

    当然了,这种方法也是有缺陷的,比如两个rdd都非常大,比如超过了10个G,这个时候我们就不能用这种方法了,因为数据量太大了,广播变量还是需要太大的消耗,我们还需要继续探索更深层次的解决办法。于是就有下面这种不可思议的解决办法。

    解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作

    注意:再讲解本方法之前,我还需要说明一点,如果您没看懂就多看一次,因为这种法方法太不可思议了,真的要明白还是需要一点想想力的,我尽量把它表达的明白些。

    在方法五中,我们通过广播的方式可以解决低于5个G以下的两个rdd的操作,但是这个方法是解决超过10个G以上的数据,比如50个G的数据都可以。

    实现思路:

    1.对包含少数几个数据量过大的key的那个Rdd,通过sample算子采样出一份样本来,然后统计以下每个key的数量,计算出来数据量最大的是哪几个key。

    2.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key都打上n以内的随机数作为前缀,而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个rdd。

    3.接着将需要join的另外一个rdd,也过滤出来那几个倾斜的key对应的数据并形成一个单独的rdd,将每条数据膨胀成n条数据,这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀,不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个rdd。

    4.再将附加了随机前缀的独立rdd与另外一个膨胀n倍的独立rdd进行join,此时就可以将原先相同的key打算成n份,分散到多个task中去进行join了。

    5.而另外两个普通的rdd就照常join即可。

    6.最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可,就是最终join结果。

    不知道您看懂了没有?确实比较复杂,但是下面这个更加复杂,如果参透了这一招,下面的一招就很简单了。

    解决方案七:谁用随机前缀和扩容rdd进行join

    这个方法其实和第六种方法是相同的,但是在解决方案六中,是只有少量的key有数据倾斜,在这个方法中是绝大部分的key都是有数据倾斜的,所以我们这个方法就是不区分那少量key了,直接全部数据加随机前缀,然后扩容进行join。

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  • 基本上不遇到就看不懂它在说什么是吧,那么下面就我工作遇到的情况我做一个比较片面的解释吧。 一般集群吧起码是3台机器起步,数据都是均匀分布在每台机器上面,但是机器在分发数据的时候是依据某种策略(hash key...

    1、什么是数据倾斜

    在这里插入图片描述百度百科是这么解释的。基本上不遇到就看不懂它在说什么是吧,那么下面就我工作遇到的情况我做一个比较片面的解释吧。

    一般集群吧起码是3台机器起步,数据都是均匀分布在每台机器上面,但是机器在分发数据的时候是依据某种策略(hash key或者其他方案)来分散数据的,但当我们的数据非常特殊时,在计算时就会有很小的差距,导致数据在一部分区间聚集,这样在这部分区间的数据都被分配到一台节点上去,然而其他机器的数据量远远不同于这一台机器,这就是所谓的数据倾斜,也就是数据没有完全平均到每个节点。

    原因:

    可能有很多很多种,要么是数据源问题,要么就是hash的时候出现特殊数据,要么就是节点故障… 今天我就分享一下在编写spark时遇到数据倾斜在程序方面的处理和改善吧。

    1、现象:在这里插入图片描述卡在几个task上面,比其他几个task慢得多。
    整个程序执行花费时间长。

    2、解决办法:提高shuffle操作的并行度

    (1):参数方面:
    	  --、 spark提供了spark.default.parallelism 主要处理spark中有shuffle产生的算子,默认值200
    	  --、sparksql的话spark.sql.shuffle.partitions 参数 
    	  参数值具体调大调小还是要看具体程序,具体数据
      (2):程序方面:
        --、非常受用的一个方法:repartition算子预分区 其他方法我不太推荐使用,没有什么效果。
        同样的,分区数指定的时候不一定要太多,也不一定要太少,具体情况还是要看程序数据。在这里要插一句 repartition的效果很好,但是它本身也是一个带shuffle的算子,所以在从数据源到repartition这个阶段的数据依然是有倾斜的情况的,但是在repartition之后就不会再出现倾斜的问题了,总归这种方法是解决不了数据源的问题。
        还有很多其他的优化方法,我都不是很推荐使用,繁琐而且效果不太显著!
    
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  • 原理以及现象 先来解释一下,出现什么现象时候我们认定他为数据倾斜,以及他数据倾斜发生原理是什么?比如一个spark任务中,绝多数task任务运行速度很快,但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢,慢慢可能就...
  • 当两个大表出现数据倾斜,那么不能用mapjoin(也就是broadcast)来解决时候,我们可以采用随机前缀+单独join->union正常数据join结果来解决; 代码: 解释: rdd2中key为“001”数据非常多,导致数据倾斜,...
  • 写HQL语句时候常常会遇到表Join情况,一个简单Join会被Hive解释成一个MapReduce任务,Map端分别读取两个表数据,Reduce做真正Join操作。 如果执行过程中,如果发现有些Reduce任务比其他Reduce任务慢...
  • 原因分析:在执行hive shell的时候map任务阶段执行到99%,而reduce节点只...(1)上面的情况说明,在map阶段执行结束的时候,当垃圾回收器在回收map阶段所产生的对象,因为数据倾斜的原因所导致对象过大,所以不能...
  • Hive 数据倾斜总结

    2014-04-12 16:51:49
    其实数据倾斜的原因就那么几种,可以通过group by 取top逐一排查,多动手,多折腾,多比较.如何解决?小表在左,大表在右;表若不大,map join;关注空值,避免倾斜;来自@数据挖掘_PHPFrom:http://weibo.com/178...
  • Hive数据倾斜解决要点

    2020-04-17 21:48:43
    数据倾斜的外在表现是执行时间超长。 一般发生在group by或者join操作上,表现为一个或几个reduce一直没办法做完,原因是key分布不均,某个或某几个key的数据特别大。这种情况下,另外有一个解释:数据倾斜。 ...
  • 前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试 中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题...接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,
  • 人类对模仿人类笔迹的机器的解释。 众所周知,计算机在生成自相似序列(如手写脚本)方面很糟糕:它们缺乏某种自然的,可感知上下文的“随机性”。 另一方面,人类在重复,精确的任务上确实很糟糕,并且随着时间的...
  • 0x00 前言 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的... 文章结构先大致解释一下什么是数据倾斜再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因如何解决(...
  • 最近产品有一个需求是:要在一个距形卡片上做一个倾斜的Tag,类似: (PS:不要注意那两毛三分的穷鬼),刚开始想着用UI切图就可以了嘛,but是不可以的,在不同手机上分辨率是不同的,直接用图片适配肯定会有问题,...
  • 多易教育:一文吃透数据倾斜

    千次阅读 2020-06-21 22:00:16
    前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题...接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,
  • 即在图片所在直角坐标系一个直线,转换到霍夫空间便成了一点,并且是由多条直线相交而成,我们统计峰值也就是该相交点橡胶线条数这么难以理解,下面将用霍夫直线检测具体解释一下为什么可以将检测任意形状...
  • 高能中微子单幂定律通量谱不能充分解释在IceCube观察到整个60 TeV至10 PeV事件谱,特别是不能通过现象同时解释peV事件过多和6.3 PeV缺乏Glashow共振事件。 单幂定律源中微子通量。 在这里,我们考虑在宇宙学距离...
  • 两阶段聚合方式解决数据倾斜 解释: 对DStream 进行map操作对原始key前加上随机值,map完后进行第一次reducebykey操作,此结果为打散key后reducebykey结果,再次进行map操作根据分隔符,去掉随机数保留原有key...
  • android倾斜角标实现

    2019-10-16 09:54:20
    最近产品有一个需求是:要在一个距形卡片上做一个倾斜的Tag,类似: (PS:不要注意那两毛三分的穷鬼),刚开始想着用UI切图就可以了嘛,but是不可以的,在不同手机上分辨率是不同的,直接用图片适配肯定会有问题,...

空空如也

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倾斜的解释