前言 在使用Spark、Hive的过程中经常会碰到数据倾斜的问题，数据倾斜基本都发生在group、join等需要数据shuffle的操作中，这些过程需要按照key值进行数据汇集处理，如果key值过于集中...，在汇集过程中大部分数据汇集到一台机，这就导致数据倾斜。...数据倾斜不仅无法充分利用分布式带来的好处，而且可能导致内存消耗过大超过负载直接导致任务延迟或者失败。本文就是将所有在工作中遇到的数据倾斜的问题及其解决方案进行汇总记录。...1.1 问题的根源及解决方法 不考虑数据本身，从代码层面来分析，有两个地方会发生数据倾斜，但是根本原因只有一个那就是test_table2中某个key值大量重复，于是在统计一下test_table2出现次数最多的...此时解决方法同1相似。
近来，求职数据分析师常被问到：数据倾斜如何调优？...要解决数据倾斜这个问题，我们需要先了解下数据倾斜产生的原因是什么？...一般由于以下三个操作： count(distinct *), group by , join引起的，导致某个reducer处理的数据过多引起处理时间非常耗时。...数据层面 有损方法：找到异常数据，符合业务场景的前提下，直接过滤 无损方法：对分布不均匀的数据，先对key做一层hash，先将数据打散增大并行度，再汇聚 2....mapred.reduce.tasks = 采用压缩：hive.exec.compress.output = true /mapredu.output.compress = true (这个方式不完全是解决数据倾斜问题
Tech 导读 数据倾斜是离线大数据开发过程中比较频繁遭遇的问题，也是经常导致线上问题的原因之一，本文从数据倾斜的概念、常用优化方案、典型业务场景、线上问题实例讲解、监控预防等多方面对离线数据倾斜进行了详细论述...1.3 通用定位发生数据倾斜的代码？...2.1 数据倾斜原因与表现 造成数据倾斜的原因： 1.key分布不均匀 2.业务数据本身的分布 3.建表时考虑不周 4.某些SQL语句本身就有数据倾斜 数据倾斜的表现： 数据倾斜出现在SQL算子中包含...解决方法：user_id为空的不参与关联 select * from log a join users b on a.user_id is not null and...如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。
数据倾斜原理 数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。 影响 单点问题 数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。...通过监控反压的信息 ，可以获取到数据处理瓶颈的 Subtask。 确定数据倾斜 Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。...当 Subtasks 之间处理的数据量有较大的差距，则该 Subtask 出现数据倾斜。...Flink 如何处理常见数据倾斜 数据源 source 消费不均匀 解决思路：通过调整并发度，解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。...，比如我们的微信小程序端产生数据远远大于其他app端的数据，那么把这些数据分组到某一 个算子之后，由于这个算子的处理速度跟不上，就会产生数据倾斜。
一、数据倾斜表现 数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。...Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。...要区分开，处理的数据量大和数据倾斜的区别。 2....过滤 如果在Spark作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key对应的数据，这样，在Spark作业中就不会发生数据倾斜了。 2....所以当由单个key导致数据倾斜时，可有将发生数据倾斜的key单独提取出来，组成一个RDD，然后用这个原本会导致倾斜的key组成的RDD和其他RDD单独join，此时，根据Spark的运行机制，此RDD中的数据会在
此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。...二、业内数据倾斜的判断标准？...对于一些较小的尤其有数据倾斜的表（这里的数据倾斜指大量stripe存储于少数文件中），建议使用ETL策略。...操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。...图片方案优缺点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。
概述 ContextCapture（Smart3D）生成的倾斜摄影模型数据一般都形如如下组织结构： ? 在Data目录下包含了分块的瓦片数据，每个瓦片都是一个LOD文件夹。...osg能够直接读取osgb格式，理论上只需要依次加载每个LOD的金字塔层级最高的osgb，整个倾斜摄影模型数据就加载进来了。...不过有点麻烦的是这类数据缺乏一个整体加载的入口，如果每次加载都遍历整个文件夹加载的话，会影响加载的效率。所以一般的数据查看软件都会为其增加一个索引。...这里就给倾斜摄影数据添加一个osgb格式的索引文件，生成后就可以通过OSG直接加载整个倾斜摄影模型数据。 2. 实例 2.1....这样在第二册加载的时候还是会比较慢，所以这里就创建了一个空的节点，形成了索引所有LOD块的数据结构。
一、数据倾斜表现 1）hadoop中的数据倾斜表现： 有一个多几个Reduce卡住，卡在99.99%，一直不能结束。...各种container报错OOM 异常的Reducer读写的数据量极大，至少远远超过其它正常的Reducer 伴随着数据倾斜，会出现任务被kill等各种诡异的表现。...然后我们要统计不同城市的订单情况，这样，一做group操作，可能直接就数据倾斜了。 三、解决数据倾斜思路 很多数据倾斜的问题，都可以用和平台无关的方式解决，比如更好的数据预处理，异常值的过滤等。...因此，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。...很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。
在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低。在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器。...Reduce数据倾斜一般是指map的输出数据中存在数据频率倾斜的状况，也就是部分输出键的数据量远远大于其它的输出键。 常见的数据倾斜有以下几类： 数据频率倾斜：某一个区域的数据量要远远大于其他区域。...这种方法可以有效的缓解数据倾斜问题，但是如果导致数据倾斜的key 大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。...在发现了倾斜数据的存在之后，就很有必要诊断造成数据倾斜的那些键。...由于Hash算法的局限性，按key Hash会或多或少的造成数据倾斜。大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的。
Pig对于数据倾斜Join的优化原理 1、对数据抽样 2、根据样本数据，估计出某个key的所有的记录数以及所占的总内存，pig.skewedjoin.reduce.memusage 控制reduce消耗内存比例...，再计算出某个key所需要的reduce个数，以及reduce的总数。...比如：(swpv,0,3)将swpv平均分配到 编号为0-3的reduce中。
在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。...我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql. select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv...如果某一个端产生的数据特别大，比如我们的微信小程序端产生数据远远大于其他app端的数据，那么把这些数据分组到某一个算子之后，由于这个算子的处理速度跟不上，就会产生数据倾斜。...image 对于这种简单的数据倾斜，我们可以通过对分组的key加上随机数，再次打散，分别计算打散后不同的分组的pv数，然后在最外层再包一层，把打散的数据再次聚合，这样就解决了数据倾斜的问题。...在我的测试中，一天大概十几亿的数据量，5个并行度，随机数的范围在100范围内，就可以正常处理了。 修改后我们看到各个子任务的数据基本均匀了。 ?
一、前言数据倾斜是在数仓开发里最常见的，且最为头疼的问题。...我们也或多或少的知道数据倾斜是因为数据分配不均匀，导致部分节点要花很长时间处理大量的数据，我们也知道不管是mr还是spark，大多是在shuffle阶段出现倾斜，当然我们也知道group by和join...cid进行随机打散关联，这里打散的的程度根据当前cid的数据倾斜程度进行动态分配，从而解决数据倾斜问题：--先将需要扩散的cid，以及标志扩散程度的row_num提取出来--这里row_num的值是：如果...的记录数尽量不要过大，尽量保持更均匀的原则，因此只要能让你的数据保持均匀，数据倾斜就会得到解决了。...如果想要更详细了解数据倾斜的原理可以自行搜索引擎里，希望本文对于想要解决自身数据倾斜业务的同学有一个实际参考作用。
链接 根本原因: 源数据的某一列（或某几列）分布不均匀,当某个shuffle操作是根据此列数据进行shuffle时，就会造成整个数据集发生倾斜，即某些partition包含了大量数据，超出了2G的限制。...粗暴的临时解决方法 增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...通过Spark UI页面的监控发现, 由于数据倾斜导致, 整个Spark任务的运行时间是被少数的几个Task“拖累的” [Spark UI] 3. 思考优化 3.1....确认数据倾斜 方法一: 通过sample算子对DataSet/DataFrame/RDD进行采样, 找出top n的key值及数量 方法二: 源数据/中间数据落到存储中(如HIVE), 直接查询观察 3.2...可选方法 HIVE ETL 数据预处理 把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜 这个其实很有用 过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据 “脏数据”(
如何适当的增加map数 当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。...每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。...看上去，貌似这两种有些矛盾，一个是要合并小文件，一个是要把大文件拆成小文件，这点正是重点需要关注的地方，根据实际情况，控制map数量需要遵循两个原则：使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量...处理的最大数据量 参数2：每个任务最大Reduce数量 调整reduce个数方法二 在hadoop的mapred-default.xml文件中修改 设置每个job的Reduce个数 set mapreduce.job.reduces...，则也会出现小文件过多的问题； 总结: 在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适.
数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 1.1数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。...出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。 某个task执行特别慢的情况 首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个stage中。...1.4查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 知道了数据倾斜发生在哪里之后，通常需要分析一下那个执行了shuffle操作并且导致了数据倾斜的RDD/Hive表，查看一下其中key的分布情况。...方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。 ? // 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中，采样10%的样本数据。...方案优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。 方案缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。
在大数据处理过程中常常出现数据倾斜（Data Skew）。那么，数据倾斜会造成什么问题呢？为什么要处理数据倾斜？ 什么是数据倾斜？...对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？...所以搞定数据倾斜是关键中的关键。 一个经验结论是：一般情况下，OOM 的原因都是数据倾斜。某个 task 任务数据量太大，GC 的压力就很大。...如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在 shuffle 过程中。...查看导致数据倾斜的 key 的数据分布情况 知道了数据倾斜发生在哪里之后，通常需要分析一下那个执行了 shuffle 操作并且导致了数据倾斜的 RDD/Hive 表，查看一下其中 key 的分布情况。
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢...数据倾斜带来的问题 单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。...数据倾斜的产生原因 数据倾斜一般是发生在 shuffle 类的算子、SQL函数导致，具体如以下： 类型 RDD SQL 去重 distinct distinct 聚合 groupByKey、reduceByKey...1、适用场景 适用于 join 时出现数据倾斜。...2、解决逻辑 a.将存在倾斜的表，根据抽样结果，拆分为倾斜 key（skew 表）和没有倾斜 key（common）的两个数据集； b.将 skew 表的 key 全部加上随机前缀，然后对另外一个不存在严重数据倾斜的数据集
0x00 前言 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去，将会海阔天空！...一、关键字：数据倾斜 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候...0x03 数据倾斜的原理 一、数据倾斜产生的原因 我们以Spark和Hive的使用场景为例。...注意： 很多数据倾斜的问题，都可以用和平台无关的方式解决，比如更好的数据预处理， 异常值的过滤等，因此笔者认为，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。...调参方面，Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。 二、从业务和数据上解决数据倾斜 很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。
虽然在以往的文章提出了“数据倾斜是怎么回事呢？”的疑问，却迟迟未给大家分享答案。 面试官：啥是数据倾斜？ 懵B 哥：数据倾斜就是数据歪啦！ 面试官：然后呢？ 懵B 哥：没有然后啦！...数据倾斜 ---- “二八”法则已经阐明了生活中的数据倾斜，那在计算机的世界里是否会存在数据倾斜呢？答案是肯定的。 想想线上的那些事儿。 1. 线上服务器，始终有几台超负荷工作。...用一句话尝试说清楚数据倾斜，其实是由于数据的 key 的分摊严重不均，导致的一部分分摊的数据很多，一部分数据分摊的很少的尴尬局面。 面对这种尴尬的局面，该如何解决呢？ 03....最近在看一本书《数据密集型应用系统设计》，书中提到，大多数的系统今天仍然无法自动消除高度倾斜的负载，而只能通过应用层来减轻倾斜的程度。...说白了，数据倾斜没有一劳永逸的方式可以解决，需要辩证施药，在不同的场景下，应对的方案也不尽相同。 最后，以《数据密集型应用系统设计》书中的一段话结束本次的分享。
一、前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。...我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。...方案实现原理： 将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。...如果一个RDD中有一个key导致数据倾斜，同时还有其他的key，那么一般先对数据集进行抽样，然后找出倾斜的key,再使用filter对原始的RDD进行分离为两个RDD，一个是由倾斜的key组成的RDD1...接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD
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