hive數(shù)據(jù)傾斜原因分析及解決方案行業(yè)資料社會(huì)學(xué)

算,需要進(jìn)行g(shù)roupby算,需要進(jìn)行g(shù)roupby，可以先將值為空的記錄單獨(dú)處理，再忽或業(yè)務(wù)邏輯可以規(guī)避的.在此給出較為通用的步驟:采樣log表sers分發(fā)到所有的map上也是個(gè)不小的開銷,而且mapjo多，有交易的會(huì)員不會(huì)太多，有點(diǎn)擊的會(huì)員不會(huì)太多，有傭金的會(huì)員hive數(shù)據(jù)傾斜原因分析及解決方案11。hive數(shù)據(jù)傾斜有哪些原因造成的？化過程中，遇到了數(shù)3。有數(shù)據(jù)傾斜的時(shí)候進(jìn)行負(fù)載均衡，可以通過哪個(gè)參數(shù)來設(shè)置？在做在做Shuffle階段的優(yōu)化過程中,遇到了數(shù)據(jù)傾斜的問題，造成了對一些情況下優(yōu)化效果不明顯。主要是因?yàn)樵贘ob完成后的所得到的Counters是整個(gè)Job的總和，優(yōu)化是基于這些Counters得出的平均值,而由于數(shù)據(jù)傾斜的原因造成map處理數(shù)據(jù)量的差異過大,使得上一個(gè)stage的reduce輸出，所以如何將數(shù)據(jù)均勻的分配到各個(gè)reduce中,就是解決數(shù)下.1數(shù)據(jù)傾斜的原因11。1操作：后果分發(fā)到某一個(gè)或幾個(gè)Reduce上的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)高于平均值4)、某些SQL語句本身就有數(shù)據(jù)傾斜1。3表現(xiàn):于平均時(shí)長.情形大表與大表，但是分桶的判斷字段0值或空值過多某值的數(shù)量過多某特殊值過多關(guān)鍵詞tdistinct大量相同特殊值countdistinct時(shí)tdistinct大量相同特殊值countdistinct時(shí)常，這時(shí)就需要特別的處理。以下例子：select*froml使用mapjoin對于groupby或distinct,設(shè)定所有string類型id的記錄都分配到一個(gè)Reducer中。2數(shù)據(jù)傾斜的解決方案2。1參數(shù)調(diào)節(jié)：Map端部分聚合，相當(dāng)于Combiner有數(shù)據(jù)傾斜的時(shí)候進(jìn)行負(fù)載均衡，當(dāng)選項(xiàng)設(shè)定為true，生成的查詢計(jì)劃會(huì)有兩個(gè)MRJob。分聚合操作，并輸出結(jié)果,這樣處理的結(jié)果是相同的GroupByKey有可能被分發(fā)到不同的Reduce中，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的；第二個(gè)MRJob再根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)果按照GroupByKey分布到Reduce中（這個(gè)過程可以保證相同的GroupByKey被分布到同一個(gè)Reduce中），最后完成最終的聚合操作.2.2SQL語句調(diào)節(jié)：獨(dú)處理，再和其他計(jì)算結(jié)果進(jìn)行union。在業(yè)務(wù)邏輯優(yōu)化效果的不大情況下，有些時(shí)候是可以將傾斜的數(shù)據(jù)單獨(dú)拿出來處理。最后3典型的業(yè)務(wù)場景3.1空值產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜用戶表中的user_id關(guān)聯(lián)，會(huì)碰到數(shù)據(jù)傾斜的問題.勻的表作為驅(qū)動(dòng)表做好列裁剪和filter操作，以達(dá)到兩表做j變成一個(gè)字符串加上隨機(jī)數(shù)，把傾斜的數(shù)據(jù)分到不同的勻的表作為驅(qū)動(dòng)表做好列裁剪和filter操作，以達(dá)到兩表做j變成一個(gè)字符串加上隨機(jī)數(shù)，把傾斜的數(shù)據(jù)分到不同的reduce字段為int，log表中userid字段既有string類型ecache.這是一個(gè)map過程。map讀入users和lo生的傾斜問題。把空值的key變成一個(gè)字符串加上隨機(jī)數(shù),就能把傾斜的數(shù)據(jù)分到不同的3。2不同數(shù)據(jù)類型關(guān)聯(lián)產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜解決方法:把數(shù)字類型轉(zhuǎn)換成字符串類型3.3小表不小不大，怎么用mapjoin解決傾斜問題使用mapjoin解決小表(記錄數(shù)少）關(guān)聯(lián)大表的數(shù)據(jù)傾斜問題，這個(gè)方法使用的頻率非常會(huì)太多，有交易的會(huì)員不會(huì)太多，有點(diǎn)擊的會(huì)員不會(huì)太多，有傭金的會(huì)員不會(huì)太多等等。所以這個(gè)方法能解決很多場景下的數(shù)據(jù)傾斜問題。性，按keyHash會(huì)或多或少的造成數(shù)據(jù)傾斜。大量經(jīng)驗(yàn)表明數(shù)據(jù)傾斜的原因是人為的建表疏忽或業(yè)務(wù)邏輯可以規(guī)避的.在此給出較為通用的步驟:t，可以不用處理，直接過濾,在最后結(jié)果中加t，可以不用處理，直接過濾,在最后結(jié)果中加1.如果還有其他計(jì)不小不大，怎么用mapjoin解決傾斜問題使用mapjoin少了.解決方法1中l(wèi)og讀取兩次，jobs是2。解決方法2j