转自：https://blog.csdn.net/xinzhi8/article/details/71455883 操作： 其中一个表较小，但是key集中 group by 维度过小，某值的数量过多 原因： 1)、key分布不均匀 2)、业务数据本身的特性 3)、建表时考虑不周 4)、某些SQL语句 ...
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2018-12-11 01:37:00
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长， 这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的re ...
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2018-12-11 00:31:39
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1 . 谈谈数据倾斜，它如何发生的，并给出优化方案! 首先谈一下什么是数据倾斜? 答：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长。 现象是 : 进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只 ...
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2018-12-09 19:59:33
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1 . 谈谈数据倾斜，它如何发生的，并给出优化方案! 首先谈一下什么是数据倾斜? 答：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长。现象是 : 进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有 ...
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2018-12-09 12:09:47
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1、数据倾斜的原理 2、数据倾斜的现象 3、数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。 是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。 同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。 多个k ...
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2018-11-25 16:11:02
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一、左倾堆的介绍 左倾堆(leftist tree 或 leftist heap)，又被成为左偏树、左偏堆，最左堆等。它和二叉堆一样，都是优先队列实现方式。当优先队列中涉及到"对两个优先队列进行合并"的问题时，二叉堆的效率就无法令人满意了，而本文介绍的左倾堆，则可以很好地解决这类问题。 左倾堆的定义 ...
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2018-10-14 16:18:42
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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？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 job ...
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2018-09-20 16:15:35
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二值化处理：将细粒度的度量转化成粗粒度的度量，使得特征的差异化更大。 特征多项式交互：捕获特征之间的相关性 数据分布倾斜的处理： log变化：log变化倾向于拉高那些落在较低的幅度范围内自变量的取值，压缩那些落在较高的幅度范围内自变量的取值，log变化能够稳定数据的方差，使数据的分布接近于正太分布并 ...
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2018-09-18 22:58:58
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一、数据倾斜的原因 数据倾斜就是由于数据分布不均匀，数据大量集中到一点上，造成数据热点。在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的 ...
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2018-09-12 17:03:18
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最近用Maxwell解析MySQL的Binlog，发送到Kafka进行处理，测试的时候发现一个问题，就是Kafka的Offset严重倾斜，三个partition，其中一个的offset已经快200万了，另外两个offset才不到两百。Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接 ...
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2018-08-24 19:23:25
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