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Flink数据倾斜理解
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。
1.9K40编辑于 2023-01-16 - 来自专栏京东技术
浅谈离线数据倾斜
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 4.重新设计key，有一种方案是在map阶段时给key加上一个随机数，有了随机数的key就不会被大量的分配到同一节点(小几率)，待到reduce后再把随机数去掉即可。 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 4）count distinct大量相同特殊值，使用sum…group by代替count(distinct) 例如 select a,count(distinct b) from t group by 增加参数：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=524288000 --将BHJ的阈值提高到500M 3.优化sql同hive 4.倾斜KEY查找：需要结合实际业务代码
1.3K31编辑于 2023-08-22 - 来自专栏五分钟学大数据
Spark数据倾斜解决
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。 （此方法只针对特定类型的数据有效，当应用场景不适宜时，会加重数据倾斜） 2. 预处理导致倾斜的key 1. 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. 4.
1.2K21编辑于 2022-10-05 - 来自专栏数仓建模
【专题】sparkMR 数据倾斜优化
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。 只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，其效果有限。3.2.2、少数key倾斜严重方案实现原理：将导致数据倾斜的少数key过滤之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。 .seller_id = t2.seller_id group by 1,2 UNION ALL --针对大卖家map join 其他卖家正常join SELECT t1.buyer_id,t4. seller_levelFROM table_b t2LEFT JOIN temp_b t3ON t2.seller_id = t3.seller_idWHERE t3.seller_id is null) t4 ON t1.seller_id = t4.seller_id ) tGROUP BY 1,2;方案优缺点：比较通用，自由度高，但是对于代码的更改最大，更改代码框架。
2.6K102编辑于 2022-08-30 - 来自专栏代码编写世界
OSG加载倾斜摄影数据
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. 对于每一块数据，新建两层LOD，第一层为自身的空白节点，第二层为分块LOD的第一层数据： osg::ref_ptr<osg::Node> node = osgDB::readNodeFile(path)
3.6K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏信息技术智库
大数据常见问题：数据倾斜
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。 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。 article/details/103371674 3、kudu 参数设置：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/110534549 4） 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。
1K20编辑于 2022-07-29 hadoop数据倾斜优化方法
1、提前在map进行combine，减少传输的数据量 在mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量， 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。 2、导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper (1)局部聚合加全局聚合 第一次在map阶段对那些导致数据倾斜的key加上1到n的随机前缀,这样本来相同的key也会被分到多个reducer中进行局部聚合 ，数据量就会大大降低。 (2)增加reducer，提升并行度 JobConf.setNumReduceTasks(int) (3)实现自定义分区 根据数据分布情况，自定义散列函数，将key均匀分配到不同Reducer
15610编辑于 2025-12-23- 来自专栏大数据学习笔记
Hive数据倾斜问题总结
Hive数据倾斜问题总结 1、MapReduce数据倾斜 Hive查询最终转换为MapReduce操作，所以要先了解MapReduce数据倾斜问题。 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。 Combine 使用Combine可以大量地减小数据频率倾斜和数据大小倾斜。 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。
5.3K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏谢慧志的专栏
数据倾斜解决方法总结
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。 中之内完成，由此可推断出必然发生了数据倾斜。 这样mapjoin肯定可以完全避免数据倾斜，如果join之后数据量变得很少，上面两个count(distinct)操作就会很快 如果数据量还是很大两个count(distinct)在一起有一个key某些值特别多出现倾斜
6.6K21发布于 2017-06-07 - 来自专栏大数据成神之路
Hive性能调优 | 数据倾斜
b) 多个小文件：假设input目录下有3个文件a，b，c大小分别为10m，20m，150m，那么hadoop会分隔成4个块（10m，20m，128m，22m），从而产生4个map数。 针对上面的问题3和4，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数。 针对上面的第4条 假设有这样一个任务： Select data_desc, count(1), count(distinct id), sum(case when …), sum(case when … 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。 reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适.
96410发布于 2020-11-06 - 来自专栏大数据成神之路
Spark之数据倾斜调优
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。 1.3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。 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。 方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。 然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。
78921发布于 2019-06-03 - 来自专栏onephone
【大数据】Spark优化经验&案例--数据倾斜
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。 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”( ) 数据打散, 扩容join 分散倾斜的数据, 给key加上随机数前缀 A.join(B) [示意图] 提高shuffle操作并行度 spark.sql.shuffle.partitions
3.4K85发布于 2020-04-27 - 来自专栏计算机工具
数据引力，数据倾斜，数据距离，大数据科学
在许多数据仓 库项目中，数据清理消耗大约30%至80%的开发时间和预算，提高教育数据质量是大数据分析专家面临的重要挑战。 4.教育大数据的杳询和索引 在教育大数据的查询和索引中，存在一些挑战。 万方数据知识服务平台 解决数据倾斜思路 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。 1）业务逻辑 我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜，比如上面的两个城市做推广活动导致那两个城市数据量激增的例子，我们可以单独对这两个城市来做count，单独做时可用两次MR，第一次打散计算，第二次再最终聚合计算 4）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。我们举几个场景，并分别给出它们的解决方案。 ，类似于数据仓库维度建模时，底层先处理数据质量 大数据常见问题：数据倾斜 - 知乎 【数仓】Hadoop、Hive 和 Spark 中数据倾斜的处理_大风在睡觉的博客-CSDN博客 数据距离应用 百度安全验证
46610编辑于 2024-12-17 - 来自专栏share ai happiness
Spark如何定位数据倾斜
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？ 数据倾斜如果能够解决的话，代表对 spark 运行机制了如指掌。 数据倾斜俩大直接致命后果。 1 数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。 搞定数据倾斜需要： 1 搞定 shuffle 2 搞定业务场景 3 搞定 cpu core 的使用情况 4 搞定 OOM 的根本原因等。 所以搞定了数据倾斜需要对至少以上的原理了如指掌。 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。
3.5K30发布于 2020-06-12 - 来自专栏Spark学习技巧
Spark处理数据倾斜过程记录
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
1.3K30编辑于 2023-03-21 - 来自专栏肉眼品世界
漫谈千亿级数据优化实践：数据倾斜
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 0x02 数据倾斜长什么样 笔者大部分的数据倾斜问题都解决了，而且也不想重新运行任务来截图，下面会分几个场景来描述一下数据倾斜的特征，方便读者辨别。 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。
85711发布于 2021-01-06 - 来自专栏一猿小讲
啥是数据倾斜？就是数据歪啦！
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。
65310发布于 2019-12-18 - 来自专栏暴走大数据
系列 | Spark之数据倾斜调优
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。 1.3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。 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。 方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。 然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。
55210发布于 2019-10-15 - 来自专栏数据分析之旅
HQL数据倾斜解决方法总结
近来，求职数据分析师常被问到：数据倾斜如何调优？ 对于经常使用HQL处理大数据的同学，这个问题并不陌生：任务进度长时间维持在99%，而查看监控页面，会发现只有某几个reduce子任务尚未完成，十分诡异。 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？ 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
84141发布于 2020-08-20 - 来自专栏vivo互联网技术
Spark 数据倾斜及其解决方案
（4）优势 实现简单，只需要参数调优。可用最小的代价解决问题。一般如果出现数据倾斜，都可以通过这种方法先试验几次，如果问题未解决，再尝试其它方法。 （4）优势 不影响原有的并行度设计。如果改变并行度，后续 Stage 的并行度也会默认改变，可能会影响后续 Stage。 而且需要根据数据特点自定义专用的 Partitioner，不够灵活。 思路4. （4）劣势 因为是先将小数据通过 Broadcase 发送到每个 executor 上，所以需要参与 Join 的一方数据集足够小，并且主要适用于 Join 的场景，不适合聚合的场景，适用条件有限。 （4）劣势 如果倾斜 Key 非常多，则另一侧数据膨胀非常大，此方案不适用。而且此时对倾斜 Key 与非倾斜 Key 分开处理，需要扫描数据集两遍，增加了开销。 思路6.
1.3K20发布于 2019-12-30
腾讯云开发者
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