Hive数据倾斜问题总结 1、MapReduce数据倾斜 Hive查询最终转换为MapReduce操作，所以要先了解MapReduce数据倾斜问题。...在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低。在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器。...Reduce数据倾斜一般是指map的输出数据中存在数据频率倾斜的状况，也就是部分输出键的数据量远远大于其它的输出键。 常见的数据倾斜有以下几类： 数据频率倾斜：某一个区域的数据量要远远大于其他区域。...数据倾斜 Hive产生数据倾斜的原因 key分布不均匀 业务数据本身的特性 建表时考虑不周 某些SQL语句本身就有数据倾斜 解决办法 （1）调参 hive.map.aggr=true Map端部分聚合，...相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
往期回顾之Hive性能调优系列： Hive性能调优 | Fetch抓取 Map数 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。...每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。...； 调整reduce数 调整reduce个数方法一 a） 每个Reduce 处理的数据量默认是256MB hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256123456...b） 每个任务最大的reduce数，默认为1009 hive.exec.reducers.max=1009 c）计算reducer数的公式 N=min(参数2，总输入数据量/参数1) 参数1：每个Reduce...reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适.
数据倾斜 1.1 什么是数据倾斜？...小表关联超大表 join 1.3 产生数据倾斜的原因 key 分布不均匀 业务数据本身的特性 建表考虑不周全 某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜 1.4 不会产生数据倾斜的情况 不执行MR任务的情况...这个优化适合无效 id（比如-99，’’，null）产生的数据倾斜，把空值的 key 变成一个字符串加上一个随机数，就能把造成数据倾斜的数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题 改变之处：...语句使用 groupby 时数据出现倾斜时，如果该变量设置为 true，那么 Hive 会自动进行负载均衡。...】hive 数据倾斜、优化策略、hive执行过程、垃圾回收 本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的数据倾斜。 一. 合理设置Map及Reduce数 1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。...复杂文件增加Map数 当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。 ...合理设置Reduce数 4.1 调整reduce个数方法一 （1）每个Reduce处理的数据量默认是256MB hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000...（2）每个任务最大的reduce数，默认为1009 hive.exec.reducers.max=1009 （3）计算reducer数的公式 N=min(参数2，总输入数据量/参数1) 4.2 调整...reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适。
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。...=true; set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 数据倾斜指由于数据表中某些值数据量较大时...数据倾斜优化就是要解决某些值数据量较大的情况。...其它数据正常执行 对倾斜数据开启map join操作，对非倾斜值采取普通join操作 将倾斜数据集和非倾斜数据及进行合并操作 相关文档： https://weidongzhou.wordpress.com...= 1000000000 也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据，如果你的join 操作也产生了数据倾斜，那么你可以在hive 中设定 set hive.optimize.skewjoin
Hive在执行MapReduce任务时经常会碰到数据倾斜的问题，表现为一个或者几个reduce节点运行很慢，延长了整个任务完成的时间，这是由于某些key的条数比其他key多很多，这些Key所在的reduce...那么经常有哪些情况会产生数据倾斜呢，又该如何解决，这里梳理了几种最常见的数据倾斜场景。...一、小表与大表JOIN 小表与大表Join时容易发生数据倾斜，表现为小表的数据量比较少但key却比较集中，导致分发到某一个或几个reduce上的数据比其他reduce多很多，造成数据倾斜。...100000 在Map端进行聚合操作的条目数目 (2) 有数据倾斜时进行负载均衡 参数设置： 参数名称 默认值 说明 hive.groupby.skewindata false 当GROUP BY有数据倾斜时是否进行负载均衡...，这也可以归纳为一种数据倾斜。
多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主，并没有给出具体的数据倾斜案例。当工作中遇到了倾斜问题，这些理论很难直接应用，导致我们面对倾斜时还是不知所措。...当执行过程中任务卡在 99%，大概率是出现了数据倾斜，但是通常我们的 SQL 很大，需要判断出是哪段代码导致的倾斜，才能利于我们解决倾斜。通过下面这个非常简单的例子来看下如何定位产生数据倾斜的代码。...解决倾斜 我们知道了哪段代码引起的数据倾斜，就针对这段代码查看倾斜原因，看下这段代码的表中数据是否有异常。...启用倾斜连接优化 hive 中可以设置 hive.optimize.skewjoin 将一个 join sql 分为两个 job。...配置倾斜连接优化： set hive.optimize.skewjoin=true; 启用倾斜连接优化 set hive.skewjoin.key=200000; 超过20万行就认为该键是偏斜连接键
数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。...所以就需要我们对数据倾斜的问题进行优化，尽量避免或减轻数据倾斜带来的影响。 在解决数据倾斜问题之前，还要再提一句：没有瓶颈时谈论优化，都是自寻烦恼。...数据倾斜解决方案 MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的，以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜，Spark数据倾斜也可以此为参照。 1....如果log表含有数据倾斜key，会加剧Shuffle过程的数据倾斜。...有小伙伴说这是 group by 分组引起的数据倾斜，可以开启hive.groupby.skewindata参数来优化。
Hive的数据倾斜本质上是MapReduce计算引擎的数据倾斜，一般来说容易发生在reduce阶段，map阶段的数据倾斜多是由于HDFS存储数据文件源的问题，reduce阶段则多是开发过程中程序员引起，...本文仅讨论基于MR引擎的Hive数据倾斜现象，另外Spark、Flink中的数据倾斜择日再论。...1.1 Hive数据倾斜的场景 Hive数据倾斜是指在数据分布中存在不均匀的情况，业务问题或者业务数据本身的问题，某些数据比较集中，导致某些节点或分区上的数据量远远大于其他节点或分区，从而影响查询性能和任务的均衡执行...以下是一些可能导致Hive数据倾斜的场景： 连接操作中的键值倾斜：在进行join连接操作时，如果连接的键存在不均匀分布、数据类型不一致，会导致某些键对应的数据量远大于其他键，造成倾斜。...它的作用是开启Hive中的负载均衡优化，以应对数据倾斜的情况。
) as b # 第二个子查询 on a.strmd5 = b.strpicdownloadimgmd5; # join条件 【现象】 出现reduce阶段一直卡在99%的情况，猜测可能出现数据倾斜问题...大约有1.5亿重复数据。 2、查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有1亿重复数据。...3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？
单个表每天数据有50亿左右。需用二级分区优化该表。...但reduce阶段一直卡在99%，判断是uiappid数据倾斜导致。...验证数据倾斜： # 找出uiappid条数大于1亿条的uiappid select uiappid, count(*) as t from xxx where dt=%s group by uiappid...hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当hive.groupby.skewindata设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。...通过这个优化过，reduce阶段单个key的数据都不超过1亿条，可以快速得到结果。
02 Hive数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。...2.2 数据倾斜的解决方案 1.参数调节 hive.map.aggr=true （是否在Map端进行聚合，默认为true），这个设置可以将顶层的聚合操作放在Map阶段执行，从而减轻清洗阶段数据传输和...因为在hive中当遇到map失败重算时，就会出现数据重复（数据丢失）的问题，可以参见平台说明：https://cf.jd.com/pages/viewpage.action?...，针对大数据离线开发常用的hive和spark引擎,详细分析了每种引擎对应的数据倾斜的原因、表现，常用解决方案，典型业务场景以及线上问题实例，希望大家在看过之后，能有所借鉴和帮助，应用到日常开发、测试以及线上问题防范等方面
数据倾斜原理 数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。 影响 单点问题 数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。...通过监控反压的信息 ，可以获取到数据处理瓶颈的 Subtask。 确定数据倾斜 Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。...当 Subtasks 之间处理的数据量有较大的差距，则该 Subtask 出现数据倾斜。...Flink 如何处理常见数据倾斜 数据源 source 消费不均匀 解决思路：通过调整并发度，解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。...，比如我们的微信小程序端产生数据远远大于其他app端的数据，那么把这些数据分组到某一 个算子之后，由于这个算子的处理速度跟不上，就会产生数据倾斜。
此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。...解决方案：指定使用ETL策略：spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy=ETL;（该参数只对orc格式生效）合并小文件：spark.sql.mergeSmallFileSize...只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，其效果有限。3.2.2、少数key倾斜严重方案实现原理：将导致数据倾斜的少数key过滤之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。...但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小表+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜解决方案：将小表进行广播set hive.auto.convert.join...= true; -- hive是否自动根据文件量大小，选择将common join转成map join set hive.mapjoin.smalltable.filesize =25000000;
概述 ContextCapture（Smart3D）生成的倾斜摄影模型数据一般都形如如下组织结构： ? 在Data目录下包含了分块的瓦片数据，每个瓦片都是一个LOD文件夹。...osg能够直接读取osgb格式，理论上只需要依次加载每个LOD的金字塔层级最高的osgb，整个倾斜摄影模型数据就加载进来了。...不过有点麻烦的是这类数据缺乏一个整体加载的入口，如果每次加载都遍历整个文件夹加载的话，会影响加载的效率。所以一般的数据查看软件都会为其增加一个索引。...这里就给倾斜摄影数据添加一个osgb格式的索引文件，生成后就可以通过OSG直接加载整个倾斜摄影模型数据。 2. 实例 2.1....对于每一块数据，新建两层LOD，第一层为自身的空白节点，第二层为分块LOD的第一层数据： osg::ref_ptr node = osgDB::readNodeFile(path)
一、数据倾斜表现 数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。...Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。...预聚合原始数据 1. 避免shuffle过程 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。...如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同一key对应的所有value用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样，一个key就只有一条数据了...通过上述方式就避免了执行shuffle操作，也就不可能会发生任何的数据倾斜问题。 对于Hive表中数据的操作，不一定是拼接成一个字符串，也可以是直接对key的每一条数据进行累计计算。
一、数据倾斜表现 1）hadoop中的数据倾斜表现： 有一个多几个Reduce卡住，卡在99.99%，一直不能结束。...2）hive中数据倾斜 一般都发生在Sql中group by和join on上，而且和数据逻辑绑定比较深。...OOM； 单个Executor执行时间特别久，整体任务卡在某个阶段不能结束； 正常运行的任务突然失败； 二、数据倾斜产生原因 我们以Spark和Hive的使用场景为例。...因此，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。...Hive默认-1，自动推断。
链接 根本原因: 源数据的某一列（或某几列）分布不均匀,当某个shuffle操作是根据此列数据进行shuffle时，就会造成整个数据集发生倾斜，即某些partition包含了大量数据，超出了2G的限制。...确认数据倾斜 方法一: 通过sample算子对DataSet/DataFrame/RDD进行采样, 找出top n的key值及数量 方法二: 源数据/中间数据落到存储中(如HIVE), 直接查询观察 3.2...可选方法 HIVE ETL 数据预处理 把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜 这个其实很有用 过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据 “脏数据”(...) 数据打散, 扩容join 分散倾斜的数据, 给key加上随机数前缀 A.join(B) [示意图] 提高shuffle操作并行度 spark.sql.shuffle.partitions...实际采用的方法 HIVE 预处理 过滤无效的数据 broadcast 打散 --> 随机数 shuffle 并行度 Example: ...... visitor_leads_fans_df.repartition
前言 在使用Spark、Hive的过程中经常会碰到数据倾斜的问题，数据倾斜基本都发生在group、join等需要数据shuffle的操作中，这些过程需要按照key值进行数据汇集处理，如果key值过于集中...，在汇集过程中大部分数据汇集到一台机，这就导致数据倾斜。...数据倾斜不仅无法充分利用分布式带来的好处，而且可能导致内存消耗过大超过负载直接导致任务延迟或者失败。本文就是将所有在工作中遇到的数据倾斜的问题及其解决方案进行汇总记录。...中之内完成，由此可推断出必然发生了数据倾斜。...这样mapjoin肯定可以完全避免数据倾斜，如果join之后数据量变得很少，上面两个count(distinct)操作就会很快 如果数据量还是很大两个count(distinct)在一起有一个key某些值特别多出现倾斜
2.1使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景：导致数据倾斜的是Hive表。...因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题，所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。...方案缺点：治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。...如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。...方案实现思路： 该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。
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