一次資料查詢，簡單的表關聯，在某個stage 長時間running
檢視spark ui ，發現 兩階段 inputsize 相差巨大，有明顯資料傾斜
解決：其中乙個表為維度表，資料量較小考慮 提供map join 判斷閥值
set spark.sql.autobroadcastjointhreshold = 838861000;
提高廣播表的大小，適當犧牲空間換查詢效能，
set spark.sql.shuffle.partitions = 1000;
提高shuffle 階段task數量。
查詢從 10+min ————》 1 min 20s
什麼是資料傾斜，怎麼解決資料傾斜？
相信很多接觸mapreduce的朋友對 資料傾斜 這四個字並不陌生，那麼究竟什麼是資料傾斜？又改怎樣解決這種該死的情況呢？何為資料傾斜？正常的資料分布理論上都是傾斜的，就是我們所說的2 8原理 80 的財富集中在20 的人手中，80 的使用者只使用20 的功能，20 的使用者貢獻了80 的訪問量，不...
解決資料傾斜問題
方法 解決資料傾斜問題 解決方法1.user id為空的不參與關聯，例如 1 2 3 4 5 6 7 8 9 select fromlog a joinbmw users b ona.user idisnotnull anda.user id b.user id unionall select fr...
Hive資料傾斜解決
什麼是資料傾斜？簡單來說資料傾斜就是資料的key的分化嚴重不均，造成一部分資料很多，一部分資料很少的局面。資料傾斜產生的原因是什麼？舉個 word count 的入門例子，它的map 階段就是形成 aaa 1 的形式，然後在reduce 階段進 行 value 相加，得出 aaa 出現的次數。若進行...