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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5125 ·
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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六、设置合理的 maptask 数量
发布于2020-6-22
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Map 数过大
发布于2020-6-22
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Map 阶段输出文件太小,产生大量小文件
发布于2020-6-22
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初始化和创建 Map 的开销很大
发布于2020-6-22
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Map 数太小
发布于2020-6-22
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文件处理或查询并发度小,Job 执行时间过长
发布于2020-6-22
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大量作业时,容易堵塞集群
发布于2020-6-22
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在 MapReduce 的编程案例中,我们得知,一个MR Job的 MapTask 数量是由输入分片 InputSplit 决定的。而输入分片是由 FileInputFormat.getSplit()决定的。一个输入分片对应一个 MapTask, 而输入分片是由三个参数决定的:
发布于2020-6-22
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输入分片大小的计算是这么计算出来的:long splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
发布于2020-6-22
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