把空值的 key 变成一个字符串加上随机数,就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。 3. 条件中等号两端数据类型不同 类型转换过程中可能会出现转换失败,比较常见的是string转int,失败后会造成大量null值,进而流入同一个reduce,导致数据倾斜。 处理办法就是在条件中进行类型转换,保证...
GROUP BY:按类别进行分组。 ORDER BY:按照数量排序,显示倾斜情况最严重的前 10 个类别。 3. 随机取样 对于数据量过大的类别,我们将随机选择样本数据。 SELECTid,category,valueFROMsample_dataWHEREcategory='倾斜类别'ORDERBYRAND()LIMIT1000; 1. 2. 3. 4. 5. WHERE:过滤出倾斜的类别。 ORDER BY RAND():...
Hive group by 数据倾斜问题处理 一、背景 发现一个10.19号的任务下午还没跑完,正常情况下,一般一个小时就已经跑完,而今天已经超过3小时了,因此去观察实际的任务,发现9个map 其中8个已经完成,就一个还在run,说明有明显的数据倾斜 二、数据倾斜问题处理和Hive SQL 优化 原始sql insert overwrite table raw_search...
如果数据量非常大,执行如select a,count(distinct b) from t group by a;类型的sql时,会出现数据倾斜的问题。 解决方法:使用sum...group by代替。如:select a,sum(1) from(select a,b from t group by a,b) group by a; Hive倾斜之HQL中join优化 当遇到一个大表和一个小表进行join操作时。使用map...
Group By 默认情况下,Map阶段同一Key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就倾斜了。 但并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成,很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合,最后在Reduce端得出最终结果。 1)开启Map端聚合参数设置 (1)是否在Map端进行聚合(默认为true) ...
group by 场景下的其实比较简单,我们只需要在 HIVE 中设置如下两个参数即可 : set hive.map.aggr=true; set hive.groupby.skewindata=true; 我们看下,设置这两个参数为什么能解决 GROUP BY 的数据倾斜问题 set hive.map.aggr=true; (默认 : true) 第一个参数表示在 Map 端进行预聚。 因为传到数据量小了,...
group by数据倾斜 这类问题多发于对不平衡键做聚合的场景。例如有人通过脚本的形式请求网站,那么某个ip可能会出现极多次,导致对ip进行聚合时,出现严重数据倾斜。 遇到这种问题一般没有十全十美的解决方法。 首先,你要确保map端聚合是开启的, set hive.map.aggr=true; ...
2、group by数据倾斜 (1)group by聚合倾斜时某个类型得数量过多: 产生原因:分组的维度过少,每个维度的值过多,并且某种类型的数据过多,其他类型的数据过少,导致处理某类数据的时候reduce耗时大。因此,当按照类型进行分组的时候,会将相同的类型分到同一个节点的reduce当中,导致某个节点的reduce处理速度过慢。一直...
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。
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...