一、数据倾斜的理解 1.数据倾斜是大数据中很常见的一个现象,一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition 等等,hive中的distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,根据reduce的个数进行数据分发,默认是采用hash算法。对于distribute by进行测试,一定要分配多reduce进行...
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...
1. 识别数据倾斜的原因 数据倾斜通常发生在某些特定的键(Key)上,这些键的数据量远大于其他键,导致处理这些键的任务执行时间显著增长。识别数据倾斜的原因可以通过分析查询计划和执行时间来确定哪些键导致了倾斜。 2. 调整Hive SQL语句以减少数据倾斜 使用DISTRIBUTE BY和SORT BY:这些子句可以帮助平衡数据的分布,减少倾...
数据重分布：可以通过对数据进行重分布来减少数据倾斜。可以将数据分成更小的块，然后重新组合数据，以便更好地均匀地分布到各个节点上。在 HiveSQL 中，可以使用 CLUSTER BY 子句将数据按指定的列分成更小的块，并在同一列上使用 DISTRIBUTE BY 子句重新组合数据。这可以帮助减少数据倾斜，以便更好地均匀地分布到各...
如果不加distribute by的话，map端数据就会随机分配到reducer。单独处理倾斜key 一般来讲倾斜的key都很少...
1.2 容易数据倾斜情况 reduce joinhive执行join的时候如果执行的是reduce join极易数据倾斜的 group by 不和聚集函数搭配使用的时候select count(*) from course; 全局计数 (一个reduce task中) count(distinct),在数据量大的情况下,容易数据倾斜,因为 count(distinct)是按 group by 字段分组,按 distinct 字段排序...
数据倾斜处理 Null值问题 数据类型问题 大小表关联问题 大大表关联问题 Group by/Distinct/Count问题 UDF使用 1. Hive优化 1.1 合理选择排序 Hive中排序方式包括order by,sort by,distribute by和cluster by四种。在Hive中一定要合理选择排序的方式,下面我对几种排序及使用方法做一个介绍。
原理:通过distribute by rand()设置底层根据随机的key 进行分区分组等,通过随机函数 实现随机分区,避免数据倾斜. 数据倾斜时自动负载均衡(hive自带功能) hive.groupby.skewindata=true; 原理: a,开启该参数以后,当前程序会自动通过两个MapReduce来运行 b,第一个MapReduce自动进行随机分布到Reducer中,每个Reducer做部分聚...
distribute by :用来控制map输出结果的分发,即map端如何拆分数据给reduce端。 通过distribute by rand() 将Map端分发后的数据重新按照随机值再进行一次分发。使用后,Map端只负责数据的分发,不再有复杂的聚合或者笛卡尔积操作,因此不会导致Map端拖尾。 二、Join倾斜 ...
按动态分区插数据时,可以使用DISTRIBUTE BY rand() 将数据随机分配给Reduce,这样可以使得每个Reduce处理的数据大体一致,避免出现有的文件特别大, 有的文件特别小。 设置map输入合并小文件的相关参数: -- 设置每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量) ...