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Hive学习之路:Hive的数据倾斜
Hive学习之路:Hive的数据倾斜
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· 2020-6-22 · 浏览5117 ·
编程源码
· ID:
31248
1、什么是数据倾斜?
由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点
2、Hadoop 框架的特性
A、不怕数据大,怕数据倾斜
B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多
C、 sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题
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3、主要表现
发布于2020-6-22
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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。 单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大,通常达到好几倍之多,最长时间远大 于平均时长。
发布于2020-6-22
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4、容易数据倾斜情况
发布于2020-6-22
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A、group by 不和聚集函数搭配使用的时候
发布于2020-6-22
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B、count(distinct),在数据量大的情况下,容易数据倾斜,因为 count(distinct)是按 group by 字段分组,按 distinct 字段排序
发布于2020-6-22
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C、 小表关联超大表 join
发布于2020-6-22
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5、产生数据倾斜的原因
发布于2020-6-22
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A:key 分布不均匀
发布于2020-6-22
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B:业务数据本身的特性
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C:建表考虑不周全
发布于2020-6-22
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