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Hive学习之路:Hive的数据倾斜

楼主:资源分享 [官方] · 2020-6-22 ·  浏览5125 · 编程源码 · ID:
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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161条回复 |  最后回复于2020-6-22

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应该转换成:
发布于2020-6-22

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六、设置合理的 maptask 数量
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Map 数过大
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 Map 阶段输出文件太小,产生大量小文件
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初始化和创建 Map 的开销很大
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Map 数太小
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文件处理或查询并发度小,Job 执行时间过长
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大量作业时,容易堵塞集群
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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:
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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))
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