Hive-数据倾斜

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  (15)Hive调优——数据倾斜的解决指南

  目录 前言 一、什么是数据倾斜 二、发生数据倾斜的表现 2.1 MapReduce任务 2.2 Spark任务 三、如何定位发生数据倾斜的代码 四、发生数据倾斜的原因 3.1 key分布不均匀 3.1.1 某些key存在大量相同值 3.1.2 存在大量异常值或空值 3.2 业务数据本身的特性 3.3 SQL语句本身就有数据倾斜

  2024年04月14日

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  hive/spark数据倾斜解决方案

  数据倾斜主要表现在，mapreduce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，

  2024年02月11日

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  Hive数据倾斜常见场景及解决方案（超全！！！）

  Hive数据倾斜常见问题和解决方案 目录 前言 一、Explain 二、数据倾斜 1.什么是数据倾斜？它的主要表现？ 2.产生数据倾斜的常见原因 一.join时：首先是大表关联小表，容易发生数据倾斜 二.join时：空key过多，或者相同key过多 三.join时：不同数据类型关联产生数据倾斜 四.join时

  2024年02月03日

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  万字解决Flink|Spark|Hive 数据倾斜

  此篇主要总结到Hive,Flink,Spark出现数据倾斜的表现，原因和解决办法。首先会让大家认识到不同框架或者计算引擎处理倾斜的方案。最后你会发现计算框架只是“异曲”，文末总结才是“同工之妙”。点击收藏与分享，工作和涨薪用得到！！！ 数据倾斜最笼统概念就是数据的

  2024年02月03日

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• Hive数据倾斜的原因以及常用解决方案

  在Hadoop平台的hive数据库进行开发的时候，数据倾斜也是比较容易遇到的问题，这边文章对数据倾斜的定义以及产生的原因、对应的解决方案进行学习。 数据倾斜：数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要表现为任务进度长时间维持在 99%或者 100%的

  2024年02月15日

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  【大数据之Hive】二十三、HQL语法优化之数据倾斜

    数据倾斜指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduce，导致该Reduce所需的时间远超其他Reduce，成为整个任务的瓶颈。   Hive中的数据倾斜常出现在分组聚合和join操作的场景中 。   

  2024年02月16日

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  第十六章 Hive生产环境优化&数据倾斜解决方案

  Hive调优作用：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。 1、调优须知 （1）对于大数据计算引擎来说：数据量大不是问题， 数据倾斜是个问题。 （2）Hive的复 杂HQL底层会转换成多个MapReduce Job并行或者串行执行 ，Job数比较多的作业运行效 率相

  2024年02月12日

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  通常认为当所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，这种情况下一般都是发生了数据倾斜。 即为在整个计算过程中，大量相同的key被分配到了同一个reduce任务上造成。Hive的数据倾斜本质上是MapReduce计算引擎的数据倾斜，

  2024年02月13日

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  通常认为当所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，这种情况下一般都是发生了数据倾斜。 即为在整个计算过程中，大量相同的key被分配到了同一个reduce任务上造成。Hive的数据倾斜本质上是MapReduce计算引擎的数据倾斜，

  2024年02月12日

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  【Hive_06】企业调优2（数据倾斜优化、HQL优化等）

  数据倾斜问题，通常是指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduce，进而导致该Reduce所需的时间远超其他Reduce，成为整个任务的瓶颈。 比如对于一张表的province_id字段，其中99%的值都为1，则

  2024年01月16日

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