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...
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...
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...
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,...
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...
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
CREATE TABLE:创建一个存储样本数据的表。 LOAD DATA:加载本地文件数据到 Hive 表中。 2. 数据倾斜检测 在这里,我们可以检查哪个类别的数量过于集中,造成数据倾斜。 SELECTcategory,COUNT(*)ascountFROMsample_dataGROUPBYcategoryORDERBYcountDESCLIMIT10;
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 ...