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...
Map流程 : 因为第一个job中分区是随机的,所有reduce结果的数据的key也是随机的,所以第二个job的map读取的数据也是随机的key,所以第二个map中不存在数据倾斜的问题。 在第二个job的map中,也会进行一次局部聚合。 Shuffle流程 : 第二个job中分区是按照group by的key分区的,这个地方就保证了整体的group by没有问...
数据按key的hash值分配到reduce中,如果有的key值比较集中,就会导致某个或某些reduce分配的数据量太大,这样当其他reduce运行完毕,分配数据量过大的reduce仍在运行,导致reduce进度一直卡着不动,这种现象被称为数据倾斜。造成数据倾斜的根本原因就是key值分布不均匀。 三、数据倾斜的操作 join、group by、Count ...
四、count(distinct xx)导致数据倾斜 倾斜原因：所有Key会分发到同一个Reduce，进行去重统计个数，数据量较大时导致运行时间过长。解决方案：将count distinct改写为group by的写法，目的是增加一个MR的操作。未优化前：select count(distinct id) from table;优化后：select count(t1.id) from (select id from...
Hive SQL性能问题基本大部分都和join有关,对于和join无关的主要有group by相关倾斜和count distinct相关的优化。 一、group by 引起的倾斜 group by引起的倾斜,主要是分类的条目不均,比如部分商家订单很多,大部分商家订单少,group by按照商家分配Reduce Task,这样有的Reduce Task数据量大,大部分小,就形成数据倾斜。
(1) join引起的数据倾斜 无效取值过多:两表关联,如果存在关联字段,是无效取值过多的情况(最常见是字段为空),可能会引起数据倾斜 有效取值过多两表关联,如果存在关联字段,是有效取值过多的情况,可能会引起数据倾斜 (2) group by引起的数据倾斜 倾斜场景:当group by的字段(或字段组合)中,Key值分布不均匀,则会...
(二)、group by产生数据倾斜 (三)、join关联时有空值 (四)、关联时数据类型不同 (五)、查询中包含 count(distinct)时 四、Hive调优 (一)、参数优化 一、什么是数据倾斜 数据倾斜是由于数据分布不均匀,某个类型的数据量特别大,造成数据存储或者计算时集中分布到某一个节点,造成数据热点,数据倾斜是进行...
数据倾斜的原因很⼤部分是join倾斜和聚合倾斜两⼤类 ⼀、Hive倾斜之group by聚合倾斜 原因: 分组的维度过少,每个维度的值过多,导致处理某值的reduce耗时很久; 对⼀些类型统计的时候某种类型的数据量特别多,其他的数据类型特别少。当按照类型进⾏group by的时候,会将相同的group by字 ...
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 ...
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...