1.資料傾斜
由於mapreduce程式是按照key的hash值進行分割槽的 , 如果某些單詞特別多 , 特別多的單詞就會被分到同乙個reduce去處理 ,
有些reducere任務處理的資料量小
有些reduce任務處理的資料量非常大
只有所有的reduce任務完成以後job才算完成 , 造成job的工作時間變長 [任務分配不均勻]
1 將key打散
在key上新增隨機數 根據 reducetask的數量打散
2 避免reduce任務
當小表join大表的時候 我們可以將小表快取在maptask執行的機器中(maptask任務的類路徑下) , 獲取所有的使用者資訊 , 將資訊以uid為key儲存在map中 , 在map方法中只讀取大表的資料 , 根據條件拼接
資料傾斜解決方案
資料傾斜定義 簡單的講，資料傾斜就是我們在資料計算的時候，由於資料的分散度不夠，導致大量的資料集中到了一台或者幾台機器上計算，這些機器的計算速度遠遠低於整個集群的平均計算速度，導致整個計算過程十分緩慢。常見資料傾斜現象 資料傾斜往往會發生在資料開發的各個環節中，比如 用hive資料計算的時候redu...
資料傾斜解決方案
1 聚合原資料 主要操作的是hive資料庫中的資料，先通過hive sql將相同key的資料聚合成一條資料，再進行map操作 當沒辦法聚合成一條資料時 增大key粒度，從而key的數量會減少，但是每個key對應的資料量會增大，key之間的資料量差異可能會減少。2 過濾導致傾斜的key 3 提高shu...
資料傾斜的解決方案
目錄 方案一 硬編碼 方案二 map join 方案1 硬編碼，將傾斜的值打散。方案2 map join 背景 多張表在進行關聯時，可能有乙個key的值非常多，導致某個reduce處理時間過久，此時產生了資料傾斜。方案1是用拆分空值和總量較多的key值進行優化。舉例 table 2和table 1關...