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...
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...
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...
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,...
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...
4.2、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。 4.3、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...
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) ...
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。
在Hadoop平台的hive数据库进行开发的时候,数据倾斜也是比较容易遇到的问题,这边文章对数据倾斜的定义以及产生的原因、对应的解决方案进行学习。 一、数据倾斜的定义 数据倾斜:数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点。主要表现为任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 re...