步骤1:分析数据倾斜 在分析数据倾斜时,我们需要先查看数据倾斜的情况,找出哪些分区或者key造成了数据倾斜。 步骤2:使用distribute by 在Hive中,我们可以使用"distribute by"语句来指定数据分发的字段,让数据在reduce阶段均匀分布。下面是代码示例: -- 创建表时使用distribute by指定分发字段 CREATE TABLE table_name ( ...
数据倾斜的时候进行负载均衡,当项设定为 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...
数据倾斜可能会发生在group by、join、count(distinct),当然一些窗口函数中用了partition by一会造成数据倾斜。 2、数据倾斜解决办法 数据倾斜根据不同的产生原因,对应不同的解决办法。 2.1 大表和小表join产生数据倾斜 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000;也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大...
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...
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...
第二种情况的处理方式通过“distribute by rand ()”会将 Map 端分发后的数据重新按照随机值再进行一次分发。原先不加随机分发函数时, Map 阶段需要与使用MapJoin 的小表进行笛卡儿积操作, Map 端完成了大小表的分发和笛卡儿积操作。使用随机分布函数后, Map 端只负责数据的分发,不再有复杂的聚合或者笛卡儿积操作...
使用sort by,那么还是会视情况启动多个reducer进行排序,并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key,往往还要配合distribute by一同使用。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,我们可以将它们抽样出来,对应的行单独存入临时表中,...
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...
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 ...
在Hive 查询中,数据倾斜可能发生在进行大表与小表的 JOIN 操作时,或者是 GROUP BY 操作时,某些键值的数量远多于其他键。 解决方案: 使用SKEWED BY: 在 Hive 表定义中使用 SKEWED BY 可以指定倾斜的列,并对这些列进行特殊处理。 使用DISTRIBUTE BY 和 SORT BY: 这些子句可以帮助在执行 JOIN 或聚合操作前更均匀...