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  • 数据倾斜是什么以及造成原因

    万次阅读 多人点赞 2018-07-11 11:06:58
    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...

      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。在查看了一些资料后,总结如下。

    1数据倾斜的原因

    1.1操作:

    关键词

    情形

    后果

    Join

    其中一个表较小,

    但是key集中

    分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值

    大表与大表,但是分桶的判断字段0值或空值过多

    这些空值都由一个reduce处理,灰常慢

    group by

    group by 维度过小,

    某值的数量过多

    处理某值的reduce灰常耗时

    Count Distinct

    某特殊值过多

    处理此特殊值的reduce耗时

    1.2原因:

    1)、key分布不均匀

    2)、业务数据本身的特性

    3)、建表时考虑不周

    4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜

     

    1.3表现:

    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子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。

    单一reduce的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。

     

    2数据倾斜的解决方案

    2.1参数调节:

    hive.map.aggr=true

    Map 端部分聚合,相当于Combiner

    hive.groupby.skewindata=true

    有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中),最后完成最终的聚合操作。

     

    2.2 SQL语句调节:

    如何Join:

    关于驱动表的选取,选用join key分布最均匀的表作为驱动表

    做好列裁剪和filter操作,以达到两表做join的时候,数据量相对变小的效果。

    大小表Join:

    使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数) 先进内存。在map端完成reduce.

    大表Join大表:

    把空值的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同的reduce上,由于null值关联不上,处理后并不影响最终结果。

    count distinct大量相同特殊值

    count distinct时,将值为空的情况单独处理,如果是计算count distinct,可以不用处理,直接过滤,在最后结果中加1。如果还有其他计算,需要进行group by,可以先将值为空的记录单独处理,再和其他计算结果进行union。

    group by维度过小:

    采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。

    特殊情况特殊处理:

    在业务逻辑优化效果的不大情况下,有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。

     

    3典型的业务场景

    3.1空值产生的数据倾斜

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

    解决方法1: user_id为空的不参与关联(红色字体为修改后)

    复制代码
    select * from log a
      join users b
      on a.user_id is not null
      and a.user_id = b.user_id
    union all
    select * from log a
      where a.user_id is null;
    复制代码

     

    解决方法2 :赋与空值分新的key值

    select *
      from log a
      left outer join users b
      on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;

     

    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。解决方法1中 log读取两次,jobs是2。解决方法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。

     

    3.2不同数据类型关联产生数据倾斜

    场景:用户表中user_id字段为int,log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时,默认的Hash操作会按int型的id来进行分配,这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中。

    解决方法:把数字类型转换成字符串类型

    select * from users a
      left outer join logs b
      on a.usr_id = cast(b.user_id as string)

     

    3.3小表不小不大,怎么用 map join 解决倾斜问题

    使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题,这个方法使用的频率非常高,但如果小表很大,大到map join会出现bug或异常,这时就需要特别的处理。 以下例子:

    select * from log a
      left outer join users b
      on a.user_id = b.user_id;

     

    users 表有 600w+ 的记录,把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销,而且 map join 不支持这么大的小表。如果用普通的 join,又会碰到数据倾斜的问题。

    解决方法:

    复制代码
    select /*+mapjoin(x)*/* from log a
      left outer join (
        select  /*+mapjoin(c)*/d.*
          from ( select distinct user_id from log ) c
          join users d
          on c.user_id = d.user_id
        ) x
      on a.user_id = b.user_id;
     
    复制代码

    假如,log里user_id有上百万个,这就又回到原来map join问题。所幸,每日的会员uv不会太多,有交易的会员不会太多,有点击的会员不会太多,有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。

    4总结

    使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标。由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜。大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的。在此给出较为通用的步骤:

    1、采样log表,哪些user_id比较倾斜,得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说,所有的数据过来,他都是不知道数据分布情况的,所以采样是并不可少的。

    2、数据的分布符合社会学统计规则,贫富不均。倾斜的key不会太多,就像一个社会的富人不多,奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和users做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。

    3、map读入users和log,假如记录来自log,则检查user_id是否在tmp2里,如果是,输出到本地文件a,否则生成<user_id,value>的key,value对,假如记录来自member,生成<user_id,value>的key,value对,进入reduce阶段。

    4、最终把a文件,把Stage3 reduce阶段输出的文件合并起写到hdfs。

     

    如果确认业务需要这样倾斜的逻辑,考虑以下的优化方案:

    1、对于join,在判断小表不大于1G的情况下,使用map join

    2、对于group by或distinct,设定 hive.groupby.skewindata=true

    3、尽量使用上述的SQL语句调节进行优化


    转自 http://www.tbdata.org/archives/2109

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  • 造成数据丢失的原因有哪些

    千次阅读 2013-05-28 17:59:27
    在当今这样一个信息和网络化的社会里,计算机正在我们的工作和生活中扮演着日益重要的角色。越来越多的企业、商家、政府机关和个人通过计算机...导致数据的原因有很多,但是数据一旦丢失,都会对我们造成很大影响!下面

           在当今这样一个信息和网络化的社会里,计算机正在我们的工作和生活中扮演着日益重要的角色。越来越多的企业、商家、政府机关和个人通过计算机来获取信息、处理信息,同时将自己最重要的信息以数据文件的形式保存在计算机中。但是平常我们在使用电脑时,总会由于我们的各种不小心造成我们电脑上的数据丢失,也许是误操作、死机、重装系统、热插拔等情况。导致数据的原因有很多,但是数据一旦丢失,都会对我们造成很大影响!下面我们就来看看,导致数据丢失的原因到底有哪些,而我们又该如何找回我们的数据!

      造成数据丢失主要有以下几个原因:

      (1)用户的硬盘数据保护意识不高。

      目前不论是企业用户还是个人用户,多数都是在计算机里安装了一种或几种防病毒软件,然后就认为可以高枕无忧了。这种过分依赖防病毒软件的思想使得用户疏忽了对数据的保护,等到数据灾难发生的时候才发觉:原来防护软件并不是万能的!到了那个时候,后悔晚矣!

      (2)黑客入侵与病毒感染。

      相信这一因素造成数据灾难所占的比例是最高的了,如今的黑客能在装有防火墙的网络中进出自如,病毒可以在几个小时之内遍布全球,时刻都在威胁着我们数据的安全,这些都是人们无法预料的事情。

      (3)硬盘或系统 、软件故障。

      由这一原因造成的数据丢失多数表现为:数据无法找到,系统不认识所使用的装置,机器发出噪音,电脑或硬盘不工作等,这与用户使用电脑的方式和在电脑上安装的软件有关,不能一概而论。

      (4)自然损坏。风、雷电、洪水以及意外事故(如电磁干扰、地板振动等)也有可能导致数据丢失,不过这一因素出现的可能性比前面三点要低很多。

      (5)人为丢失。例如我们在使当中对存储设备进行了误格式化、误分区、误克隆、误删除等操作引志的文件丢失。

      数据丢失后注意事项:

      一:如果你没有安装数据恢复软件,那么在数据丢失后,千万不要在硬盘上再进行其他读写操作。不要在硬盘上安装或存储任何文件和程序,否则它们就会把要恢复的文件覆盖掉,给数据的恢复带来很大的难度,也影响到修复的成功率。

      特别提醒:在安装Windows系统时就应该安装好数据恢复软件,并在出现文件误删除后立刻执行恢复操作,这样一般可以将删除的文件恢复回来。

      二:如果丢失的数据在系统分区,那么请立即关机,把硬盘拿下来,挂到别的电脑上作为第二硬盘,在上面进行恢复操作。如果你的数据十分重要,尤其是格式化后又写了数据进去的,最好不要冒险自己修复,还是请专业的数据恢复公司来恢复。

      三:在修复损坏的数据时,一定要先备份源文件再进行修复。如果是误格式化的磁盘分区、误删除的文件,则建议先用Ghost克隆误格式化的分区和误删除文件所在的分区,把原先的磁盘分区状态给备份下来,以便日后再次进行 数据恢复。数据恢复利器 现在有很多数据恢复软件都各有特点,数据恢复率也有所差异。数据恢复官网:http://www.sysfix.cn

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  • 最近看到读者留言说在差异表达分析导入矩阵是提醒row name重复,现在就这一问题解释原因和最简单的解决方案。 原因:探针和基因是多对一的关系,比如A和B都可能是指向基因AB。在一般的基因芯片的表达矩阵中,用探针...

     

    最近看到读者留言说在差异表达分析导入矩阵是提醒row name重复,现在就这一问题解释原因和最简单的解决方案。

    原因:探针和基因是多对一的关系,比如A和B都可能是指向基因AB。在一般的基因芯片的表达矩阵中,用探针表示的表达矩阵不存在行名重复问题。但是如果先注释成gene symbol,则可能不同行的探针注释成同一个gene symbol。这个时候如果还是用转换后的矩阵进行差异分析,在导入R的时候就会提醒row name充分,这是由于R的规则将行名视为唯一标识符,如果由两个行具有相同的名称,在使用行名取数据的时候,R就不知道需要的是哪一行。

    解决方案:通常情况下将不同探针获得的gene symbol按照一定规则合并成一行即可。可以使平均数、中位数、最大值、最小值等,根据自己的需求决定。这个操作可以在R中完成,但是需要一定的编程基础。下面以求平均数为例演示如何使用Excel合并相同的行。

    1. 这是一个带有重复行名的表达矩阵,只有一个样本。

    2.新建一个sheet并点击左上角的透视表

    3.出现对话框后回到sheet1选择范围

    4.在sheet2中勾选需要的列

    5.双击求和项(B1)在新的对话框中选择平均值,这样名称相同的行就会按照平均值对每个样本进行计算

    6.需要说明的是,这种方法可能造成一些gene symbol被识别称日期。不过总的来讲对编程较弱的从业者仍是一种可用可靠的方法。

    7.将转换后的矩阵导入R就不会出现问题了。

     

    GEO芯片数据差异表达分析时需要log2处理的原因

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88542805

    GEO芯片数据差异表达分析时是否需要log2以及标准化的问题

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88542558

    差异表达矩阵制作教程

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83659768

    差异表达的热图绘制详见

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83659501

    使用edgeR对RNAseq数据进行差异表达分析教程

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88785486

    差异表达分析(DEG)时 row.names'里不能有重复的名字 的解决方案

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/86568155

    生存分析系列教程(一)使用生信人工具盒进行生存分析

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83685403

    富集分析与蛋白质互作用网络(PPI)的可视化 Cystocape入门指南

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88048439

    进阶版Venn plot:Upset plot入门实战代码详解——UpSetR包介绍

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83109527

    使用R语言ggplot2包绘制pathway富集分析气泡图(Bubble图):数据结构及代码

    https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/82141817

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  • SAP ERP差异来源和差异处理

    千次阅读 2018-12-29 10:13:07
    透视SAP差异核算实现 只要成本模块采用标准成本,必定产生差异,差异分析的目的是找到管理漏洞,做到事中控制,可将ERP的差异来源分成以下几类: 1.物料移动发生的价差:  (a).MIGO PO收货时,采购价格和标准价格不同...

    透视SAP差异核算实现

    只要成本模块采用标准成本,必定产生差异,差异分析的目的是找到管理漏洞,做到事中控制,可将ERP的差异来源分成以下几类: 

    1.物料移动发生的价差: 

    (a).MIGO PO收货时,采购价格和标准价格不同产生差异
    (b).MIRO后勤发票检验时由于价格变更会产生差异 
    (c).物料转移过帐 311/309由于两边价格不一产生差异 
    (d).初始化库存差异,其它移动类型产生的差异 
    (e).来料加工等库存到自由库存产生差异 
    (f).退货时差异 

    2.发票价格差异和汇率差异: 发票校验由于价格变更会产生价格差异;跨期产生暂估和实际之差异;外币采购因为汇率变化引起的差异(SAP将收货到发票校验这段时间的汇率差异和材料差异同样处理,实际上,你也可将默认识的汇率差异直接也设置成材料采购差异, 而发票校验后产生的应付因汇率变化在期末外币重估时产生的差异则视为汇兑损益) 

    3.重估库存和价格差异 

    MR21/MR22, CKMPRPN/CKME价格变更产生的差异,启动物料分类帐后,系统为了保持期间数据的一致,采用标准价的物料如果有交易一般不再允许修改单价。 

    4.生产成本结算差异 生产成本结算差异 = 生产成本投入-生产成本产出 在结算前,往往计算生产成本差异: 生产成本结算差异 = ( 生产成本投入-目标成本a) - (生产成本产出-目标成本b) 目标成本a (标准成本估算成本部件累计方) = 目标成本b (产品标准成本), 同一期内,产品的标准成本正是标准成本估算后各成本部件的层层上卷累加,生成产本投入包括各成本部件的投入:原料辅料,人工机器折旧,通过实际生产成本的投入和目标成本a的比较,得到所谓的9种类差异类型,正好可以分析到所谓的直接材料成本差异(实际材料成本和标准成本a中的材料标准成本)和直接人工成本差异等,你可将系统默认的9种差异细分成你所需要的差异分析类别,这取决于你定义成本部件的明细程度,系统最多允许定义40个成本部件,你将这些成本对应到获利分析模的40个值字段,从而在差异计算后将实际成本部件传到获利分析,实际上,财务模块并不反应这些差异明细, 只是才成本分析模块中体现, 这就是将财务和成本模块分开的好处避免产生一大堆垃圾财务凭证, 差异在向财务过帐时是以一个总的 生产成本结算差异过帐的,举一个简单实例,产品标准价968元/个, 其中原料950元,人工9元,折旧9元: 本期生产该产品10000个, 平时,原料以标准价投入了1000万(假设标准成本估原料是950万), 人工和机器折旧各以作业类型计划价的方式投入各10万(标准成本估算值为9万),产品以标准价收货910000个968万,期末结帐成本中心分配分摊作业实际价格重估重估工单一般就这些操作而已, 人工和机器折旧的实际价格各为12万,此时计算差异得到: 原料差异: 1000万 - 950 万 = 50万(由于多投入原料,产生50万数差) 人工差异: 12万(实际作业价)- 9万 = 3万(假设全为价差) 折旧差异: 12万(实际作业价)--9万=3万 (假设全为价差) 总共产生的实际生产成本投入为:1024万,借方!,这些类型差异反应在成本模块中,可以进行分析. 工单入库凭证为: 
    Dr:产品库存 968万 
    Cr:生产成本产出科目(Tcode:OBYC->GBB/AUF) 968万 总共产生的实际生产成本产出为:968万,贷方!工单结算凭证为: 
    Dr:生产成本差异 56万(反应在物料分类帐中,CKM3可查看) 
    Cr :生产成本结算差异 56万(Tcode:OBYC->GBB/AUF) 生产成本结算差异 56万,贷方! 总的56万一笔反应在财务模块. 实际生产成本投入 = 实际生产成本产出 + 生产成本结算差异 如果你细心,就会发现,无论是原料还是产品,此时都还是标准成本,接下来可以使用物料分类帐将差异分摊出去还原实际成本.对产成品, 因为平时收发货都是标准成本,那么生产成本差异 56万将在销售发货和期末库存间分摊, 对于原料同样采购差异在消耗和期末库存间分摊, 不同的是,原料的消耗是往上层层上卷到半成品和产品的,这就是所谓的"多层差异", 如果BOM层次较多或象流程行业出现物料汇流的循环BOM,多层次差异就会耗费相当长的时间才能计算出.如果仅仅从财务核算角度,国内ERP更愿意采用期末统一核算出成本,,但是这种"事后"核算的方式,外界评论是不能合理反应出"成本管理"的思想,不能作到事前预测,事中核算.合理优化业务,避免物料分类帐运行时间过长,是在多层差异分配上,多层差异的产生的主要方式有3大类. 

    (1).跨工厂的转储301/302,比如产品从生产工厂到销售工厂使用301,则销售工厂到生产工厂规定只能使用302,否则同期销售工厂到生产工厂也使用301,则多层差异分配死循环,荆门不存在这种业务. 

    (2).物料309/310转移,经检查发现重污油309 68324006-》半沥青68324032使用了309,而半沥青68324032转回-》 重污油68324006也使用了309(原则上应该使用310), 也造成了死循环, 309/310物料转移的方式可以规范,尽量避免多层差异循环分配. 

    (3).产品回流循环BOM造成的循环,假设消耗A+B+C产出X,Y,Z, 而消耗X又产出A,则A的多层消耗差异将分配到X作为接收方差异, X的消耗差异又转回A作为接受方差异,A(X)的本期期初+接收差异又在A(X)的本期消耗和期末库存分配,这样就造成循环.对于中间环节半成品过多的企业,如果半成品不需要进行库存管理或核算,可以考虑设置虚拟物料的方式. 一.规范309/310/311/312业务,坚决避免造成多层差异死循环. 二.优化循环BOM的结算规则,考虑将产量不多或核算无"精确"要求的造成循环回流的联产品设置成副产品或固定价扣除,直接扣除生产成本,而不是参与生产成本的权数分摊,避免多层差异分摊时循环!

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空空如也

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