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...
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没有问题,相同的key分到了同一个reduce中。 Reduce流程 :经过前面几个聚合的局部聚合,这个时候的数据量已经大大减少了,在最后一个reduce里进行最后的整体聚合。 实践:现在我们对比一下:开启与不开启以上优化策略,有什么区别...
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。
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...
(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...
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。
3.3 group by 倾斜方案 解决思路:采取两步聚合的方式,第一步先打散数据,第二步再做聚合,避免数据倾斜。 优化前 -- 两步聚合优化后 setcompatible.grammar=sparksql;setautoengine.first.scale=0;selectif(is_null_sku=1,null,sku_id)assku_id,sum(sale_num)assale_numfrom(selectsku_id, ...
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...