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...
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...
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。 解决办法: group by的很多聚合操作可以先在map端进行,最后在Reduce端完成结果输出。 --是否在Map端进行聚合,默...
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...
hive group by 数据倾斜取随机值 hive distributed by数据倾斜,HIVE数据倾斜浅谈一、数据倾斜现象 map100%,reduce一直卡在一个值,如99%。二、数据倾斜的原因 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
hive group by 均值 hive groupby数据倾斜,数据倾斜:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。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。
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 ...
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 ...
hive是基于大数据开发的一组用于数据仓库的api,其主要功能是将HQL(HIVE SQL)转换成MapReduce执行。所以对hive的优化几乎等于对MapReduce的优化,主要在io和数据倾斜方面进行优化。 本文主要在以下几个方面进行介绍 合并小文件 压缩文件 join倾斜优化 group by倾斜优化 ...
(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...