2) 开启group by查询数据倾斜优化 set hive.groupby.skewindata=true; 1. 生成的查询计划会有两个 MR Job。 第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的。
在默认情况下,具有相同key的数据会被放在同一个Reduce任务中,因此就会出现一个人累死,其他人闲死的情况,即出现数据倾斜的问题。 在执行Hive SQL语句或者运行MapReduce作业时如果一直卡在Map100%,Reduce99%,一般就是遇到了数据倾斜的问题。 上面只是数据倾斜发生的一种可能,大致来讲,数据倾斜发生的原因一般为以下情况...
(SELECT * FROM (SELECT *,row_number() over(partition by user_id order by create_time desc) rk FROM log WHERE LENGTH(user_id) > 1 OR user_id IS NOT NULL) temp where rk = 1) B ON a.user_id; = b.user_id; 三、空值引发的数据倾斜 实际业务中有些大量的null值或者一些无意义的数据...
数据分析师面试中Hive SQL问题详解：行列转换、row_number和数据倾斜优化Q1：行列转换 在数据处理中，行列转换是关键技巧。例如，行转列（数组展开）：当处理用户实验数据时，如果一个用户可能被多种策略影响，我们需要将策略列表展开，以便单独查看每个策略的效果。例如：使用函数如explode()，对用户id 1000...
f、 取最大最小值尽量使用min/max；不要采用row_number g、 不要直接select * ;在内层做好数据过滤...
Hive/MaxCompute SQL性能优化(二):如何定位数据倾斜 前面介绍了如何定位数据倾斜,本文介绍如果遇到各种数据倾斜的情况该怎样优化代码。 Map长尾优化 一、Map读取数据量不均匀 小文件多,数据分布不均匀,使用下面的参数设置小文件合并,让每个mapper实例读取数据量大致相同。
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节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个...
select pag_id, tag_name, substr(gmt_create,1,10) as pt, row_number() over ( partition by pag_id order by substr(gmt_create,1,10) desc ) as rownumbers from dj_dw.ods_dm_pas_member_ds_result where year='2016'
row_number:赋予唯一的连续位次。 e.g. 有三条记录排在第1位时:1位、2位、3位、4位... ntitle:用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前切片值 e.g. 对于一组数字(1,2,3,4,5,6),ntile(2)切片后为(1,1,1,2,2,2) Hive窗口函数怎么设置窗口大小 ...
- 不怕数据大,怕数据倾斜 - Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 - sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题主要表现: 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。