1、空值数据倾斜 场景: 如日志中,常会有信息丢失的问题,比如全网日志中的 user_id,如果取其中的 user_id和 bmw_users 关联,会碰到数据倾斜的问题。 解决方法 1: user_id 为空的不参与关联 Select * From log a Join bmw_users b On a.user_id is not null And a.user_id = b.user_id Union all...
如果开启了,在join过程中Hive会将计数超过阈值hive.skewjoin.key(默认100000)的倾斜key对应的行临时写进文件中,然后再启动另一个job做map join生成结果。通过hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks参数还可以控制第二个job的mapper数量,默认10000。 再重复一遍,通过自带的配置项经常不能解决数据倾斜问题。join是数据倾斜的...
数据倾斜顾名思义,因为数据分布不均匀产生的数据倾斜。在Hive中的数据倾斜,通常表现在MapReduce任务处理时,不同节点并行处理数据过程中,由于某一节点的数据远多于其他节点的数据,而导致此节点处理数据的时间远超其它节点甚至导致任务失败。 二、发生数据倾斜的原因 key分布不均 建表考虑不周 业务数据本身的特性 某些H...
1、空值引发的数据倾斜 在数据采集时,判断导致数据倾斜的key是不是提前过滤掉了。在inner join,也就是使用内连接时,hive默认过滤掉了空值,但对于left join等等,会保留左边有的值。空KEY过滤的使用场景:1.非inner join;2.不需要字段为Null的。 两种过滤方式: (1) insert overwrite table jointable select n.* ...
1.Hive数据倾斜问题。数据倾斜:数据倾斜主要表现在,map/reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条Key所在的reduce节点所
2. 如果是上述情况2,考虑切分Join中的一个表为多片,以便将切片全部载入内存,然后采用多次MapJoin得到结果。 一个实例是商品浏览日志分析,例如将商品信息表i中的信息填充到商品浏览日志表w中,使用商品id关联。但是某些热卖商品浏览量很大,造成数据偏斜。例如,以下语句实现了一个inner join逻辑,将商品信息表拆分成2个...
2.所谓的mapjoin优化就是在Map阶段完成join工作,而不是像通常的common join在Reduce阶段按照join的列值进行分发数据到每个Reduce上进行join工作。前面我们知道,没有数据分发分布也就不会有数据倾斜的存在。实际上所谓的mapjoin并不是像有些人说的那样只是将小表加载到内存然后跟大表join那么简单,如果那样照样会有redu...
left join mid3 on base.index=mid3.index 数据倾斜 1.1 什么是数据倾斜 在mapreduce中,同一个key的value会分给同一个reduce来处理,如果个别key的数据过多,其他的key相对较少,那么就会出现数据倾斜,经常表现为进度长时间保持在99%,查看日志会发现只有少量几个reduce任务未完成。
2.1、INNER JOIN 内连接 多张表进行内连接操作时,只有所有表中与 on 条件中相匹配的数据才会显示,类似取交集。 selecte.username,e.dept_id,d.dept_name,d.dept_idfromemployee ejoindept done.dept_id=d.dept_id 2.2、LEFT OUTER JOIN 左外连接 ...
数据倾斜 在我们数据清洗过程中,经常会出现一种现象,分布式任务一般会分成多个小任务task,但是呢,有些task处理的很快,有些task就很慢,有时候甚至会卡死导致整个任务失败,这种现象就是恶名远扬的数据倾斜。之所以导致数据倾斜,大部分是join、去重统计(count distinct)或者group by操作中的key分布不均匀。拿最常见的hive...