1）MapJoin如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。 2）行列过滤列处理 ...
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2019-11-20 22:04:02
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Hive数据倾斜 key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜 解决方法 hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true 还有其他解决方案 Hive内部表和外部表的区别 Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路 ...
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2019-11-17 10:23:34
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来源：https://www.cnblogs.com/gala1021/p/8552302.html 侵删 什么是数据倾斜 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。 相信 ...
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2019-11-04 18:06:50
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[TOC]一、MapReduce跑得慢的原因1）计算机性能?CPU、内存、磁盘健康、网络。文件系统可以设置文件访问时，不更新atime2）I/O操作优化（1）数据倾斜（2）map和reduce数设置不合理（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久（4）小文件过多（5）大量的不可分块的超大文件（6）spill次数过多（7）merge次数过多等。二、优化方案?MapReduce优化方法主要从几
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2019-10-26 21:01:31
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一、mapjoin1、适用场景：一张表很大，一张表很小2、解决方案：在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端的数据压力，尽可能减少数据倾斜。3、具体方法：采用分布式缓存（1）在mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中（2）在driver中加载缓存，job.addCacheFile(newURI("file:/e:/mapjoincach
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2019-10-25 09:18:03
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sql优化： 数据倾斜的处理方式： -- Q: 活动数据 和 对应的维表进行关联，其中某个活动特别的大。 A: 1) 给关联健加入一个随机的 1-10的值 2）将维度表 的关联健， 每个加上 1-10的值，将维度表扩充十倍。 3）然后将2个表进行join，从而来消除数据倾斜。 -- 尽量不使用cou ...
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2019-09-29 18:15:32
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技术点：RDD的join操作可能产生数据倾斜，当两个RDD不是非常大的情况下，可以通过Broadcast的方式在reduce端进行类似（Join）的操作： broadcast是进程级别的，只读的。 broadcast 可以适用于小表的广播，通过广播到对应节点的内存中（受blockManager的管理 ...
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2019-09-26 00:12:48
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不同点在于，图一是内存缓冲区满了写入到磁盘，还没有进行sort操作 spark 数据倾斜优化： 1. 使用etl预处理数据 （为了防止某些key数据量过大的问题， 对数据进行提前聚合或和其他的表进行join操作）指标不治本，还会出现数据的倾斜问题 2.过滤少数导致倾斜的 key ，临界值，极点的问题 ...
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2019-08-31 16:49:09
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一、Wordcount练习 1.需求:通过hadoop分析文件中单词总数 1.要被分析的文件内容如图所示,每个单词之间以空格分开 2.实现的效果如图 2.代码实现 1.解决数据倾斜问题 考虑到在机器运行过程中 Reduce阶段每个相同的Key会由一个ReduceTask来处理,而java共有十六万个 ...
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2019-08-29 20:27:19
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MapReduce案例 1.单词计数--wordcount 首先准备好文件 开始编写程序 2.计算每个人的钱数 文件1 文件2 代码编写 3.求出共同好友 准备文件 编写代码 上面的程序输出的结果 最终结果展示 4.读取JSON数据 5.分区解决数据倾斜 准备一个文件里面一个单词非常多别的很少 5. ...
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2019-08-29 16:04:43
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