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hivE数据倾斜求助

1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题...

Mapjoin是一种避免避免数据倾斜的手段 允许在map阶段进行join操作,MapJoin把小表全部读入内存中

select orderid,fenjian,timeefrom (select orderid,fenjian,timee,row_number(orderid,fenjian) rnfrom (select orderid,fenjian,timee from tableNamedistribute by orderid,fenjian sort by orderid,fenjian,timee asc ) t1) t2where t2.rn=1

1. Mapjoin是一种避免避免数据倾斜的手段 允许在map阶段进行join操作,MapJoin把小表全部读入内存中,在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在map是进行了join操作,省去了reduce运行的效率也会高很多 在《hive:join遇到...

怎么把hive日志中判断是哪个reduce出现了数据倾斜 Hadoop archive 唯一的优势可能就是将众多的小文件打包成一个har 文件了,那这个文件就会按照dfs.block.size 的大小进行分块,因为hdfs为每个块的元数据大小大约为150个字节,如果众多小文件的...

create tablelpx_test_a as select id,class from ( select 1 as id, 2 asclass from dual union all select 2 as id, 3 asclass from dual union all select 3 as id, 4 asclass from dual union all select 5 as id, 6 asclass from dual ) a;...

1.jpg 优化可以从几个方面着手:1. 好的模型设计事半功倍。2. 解决数据倾斜问题。3. 减少job数。4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。5. 自己动手写sql解决数据...

一个卡主可能是数据倾斜了。比如join或者distinct或者group by的时候某一个值占了你的数据绝大部分,相同的值是要分到同一个reduce来做运算的。

不需要吧,只要确定样本数量,直接和MySQL中的limit 限制一下个数就可以了

hive.groupby.skewindata=true:数据倾斜时负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中, Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的GroupBy Key 有...

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