可以看日志 mr日志 可以看执行计划 分析数据倾斜，性能瓶颈的利器啊 可以看表结构 ...
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2018-03-06 16:59:09
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前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作 ...
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2018-02-23 13:29:33
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1. RDD1 和 RDD2 进行 Join 操作， 其中采用采样的方式发现 RDD1 中有严重的数据倾斜的 Key 第一步： 采用 Spark RDD 中提供的采样接口，基于采样的数据可以计算出哪个（哪些）Key 的 Values 个数最多 第二步：把全休数据分成两部分，即把原来一个RDD1 变成 ...
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2018-01-08 22:29:10
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Hadoop之数据仓库Hive运行机制，常用操作，数据倾斜原因及优化详解2017-12-17 一、Hive是什么 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制 ...
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2017-12-17 16:52:35
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245
017-Hadoop Hive sql语法详解7-去重排序、数据倾斜 ...
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2017-11-25 19:20:01
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表1表2的join和表3表4的join同时运行 此法需要关注是否有数据倾斜（大量数据集中在某一区间段） ...
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2017-11-01 17:50:23
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一、数据倾斜发生的原理 原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。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。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffl ...
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2017-10-31 20:16:39
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摘要： 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与 ...
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2017-10-07 18:45:55
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调优都是在场景限制之下。大部分选择并非一定。做测试来寻找瓶颈。（shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及gc） 开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。 （涉及代码质量（api及数据结构），参数，数据质量，考虑内存与网络而选择的模式（广播、序列化），官网建议） RDD（ ...
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2017-10-06 10:28:52
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一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。 数据问题 spark使用问题 三. 数据倾斜的后果 一个理 ...
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2017-09-29 14:02:57
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