4、对于group by 产生倾斜的问题 set hive.map.aggr=true (开启map端combiner); //在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义,做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认) hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认) 两...
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。 (6)数据倾斜解决方法: (a)参数调节:hive.map.aggr = true 在map端部分聚合 (b)参数调节:hive.groupby.skewindata=true 数据倾斜时负载均衡 (c)sql语句调节:join时选择key值分布较均匀的表作为驱动表,同时做好列裁...
原理 提前在map端预聚合一部分数据,减少shuffle数量和reduce阶段的执行时间,避免每个task数据过大导致倾斜.(万一数据不能预聚合或者聚合后仍然数据量较大) 随机分区 select * from table distribute by rand();(治标) 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,...
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...
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...
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...
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 1、Join的某路输入比较小,可以采用MapJoin,避免分发引起长尾 map join 概念:将其中做连接的小表(全量数据)分发到所有 MapTask...
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...
解决方法2 : 赋与空值分新的key值 select*fromlog aleftouterjoinusers boncasewhena.user_idisnullthenconcat(‘hive’,rand() )elsea.user_idend=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 ...
setmapreduce.job.reduces =10;create table a_1 asselect *fromadistributebyrand(); AI代码助手复制代码 这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。 每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。