针对Hive中的GROUP BY数据倾斜问题,可以通过以下步骤进行诊断和优化: 1. 确认数据倾斜的存在 首先,需要确认是否存在数据倾斜问题。这通常可以通过查看Hive的执行计划(Explain Plan)来实现。如果执行计划显示某些Reducer处理的数据量远大于其他Reducer,那么很可能存在数据倾斜。 2. 分析数据倾斜原因 检查GROUP BY操作中涉及...
当在数据量比较大的情况下,由于COUNT DISTINCT操作是用一个reduce任务来完成,这一个reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个job很难完成,这也可以归纳为一种数据倾斜。 优化方法:将COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换。例如: 代码语言:javascript 复制 selectcount(id)from(select id from bigtable grou...
group by 引起的倾斜优化 原因:group by操作会按照key进行混洗分发到Reduce处理,就有可能引起数据倾斜 优化方法:加入下面的配置,这样Hive在数据倾斜的时候会进行负载均衡(生成的查询计划会有两个MR JOB) 第一个MR job:map输出结果随机分布到reduce中,reduce做部分聚合,达到负载均衡的目的 第二哥MR job:跟进预处理的...
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），完成最终的聚合操作。3. 过滤出这个Key单独处理。4. 自定义分区器。六、总结 本文列举了Hive数据倾斜常见的一些优化设置以及调优思路，具体解决Hive执行过程中的某一个Job效率低下...
1.hive数据倾斜优化 hive本质是一种分布式结构,只要在分布式一定有shuffle,避免不了出现数据倾斜,在混淆数据的过程中出现数据分布不均匀。Map到reduce过程中的shuffle阶段中,出现数据分布不均匀,使得过多的数据集中到了一个reduce当中,数据处理起来过慢,从而倾斜。最直观的表现就是跑数过程中,进度一直显示是99.99%。 2...
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key被分到同⼀个reduce中,最后完成最终的聚合操作。 ⼆、Hive倾斜之Map和Reduce优化 原因1:当出现⼩⽂件过多,需要合并⼩⽂件。可以通过set hive.merge.mapredfiles...
6.采用sum() group by的方式来替换count(distinct )进行计算。 7.在业务逻辑优化效果不大的情况下,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。 8.对于控制产生的倾斜问题,解决方案1:为空的数据不参与关联;方案2:随机(rand())赋予空值新的key。
HIVE优化场景七--数据倾斜: GROUP BY 场景下的数据倾斜 JOIN 场景下的数据倾斜 1) 由于空值导致的数据倾斜问题 2) 由于数据类型不一致,导致的转换问题,导致的数据倾斜 3) 业务数据本身分布不均,导致的数据倾斜,下面4个小场景 i.大表与小表JOIN (Map JOIN) ...
使用聚合操作进行优化：在查询中使用GROUP BY等聚合操作可以减少数据倾斜的问题。聚合操作会将数据按照某种规则分组，这样可以将数据分散到多个reduce任务中。以下是一个使用HiveQL中的GROUP BY聚合操作的示例：假设我们有一个名为orders的表，包含订单号(order_id)、订单日期(order_date)和订单总金额(total_amount)等...