当前位置: 首页 > article >正文

数据倾斜的原因以及解决方法

数据倾斜是大数据处理中常见的问题,特别是在使用Hadoop这类分布式计算框架时。数据倾斜指的是在数据处理过程中,某些数据块或节点承担了比其他节点更多的工作负载,导致整体处理效率降低。以下是数据倾斜的原因和一些解决办法:

一, 数据倾斜的原因:

1. **数据本身不平衡**:某些类别的数据远多于其他数据,导致在聚合时,处理这些数据的节点压力过大。
2. **Key的Hash值不均匀分布**:在MapReduce中,如果Key的Hash值分布不均匀,会导致某些Reducer任务处理的数据量远大于其他任务。
3. **业务数据特性**:某些业务场景下,天然存在数据倾斜,如某些热门商品或服务的访问量远高于其他商品。
4. **建表时考虑不周**:在数据仓库设计时,如果未考虑到数据分布的均匀性,可能会导致数据倾斜。
5. **某些SQL语句本身存在数据倾斜**:某些查询操作天然会导致数据倾斜,如count(distinct xx)等。

二, 数据倾斜的解决办法:

1. **重新定义Key或分区**:通过重新定义Key或分区类,使得数据更均匀地分布到不同的Reducer上。
2. **增加Reducer数量**:通过增加Reducer的数量来提升并行度,减轻单个Reducer的负担。
3. **自定义分区**:根据数据分布情况,自定义散列函数,将Key均匀分配到不同的Reducer中。
4. **在Mapper阶段进行Combine**:通过在Mapper阶段使用Combiner进行局部聚合,减少传输到Reducer的数据量。
5. **数据打散**:对于热点Key,可以通过加盐(添加随机前缀)的方式打散数据,然后再进行聚合。
6. **过滤空值或非正常字符值**:如果数据倾斜是由于大量的空值或非正常字符值造成的,可以通过过滤或特殊处理这些值来解决。
7. **使用随机数打散相同Key**:对于大量相同的Key,可以拼接随机数进行打散,适用于提前知道哪些Key存在倾斜的情况。
8. **优化Hive设置**:对于Hive查询,可以通过设置`hive.map.aggr`为true来启用Map端部分聚合,以及设置`hive.groupby.skewindata`为true来开启Group By的数据倾斜优化。

通过上述方法,可以有效地解决或减轻数据倾斜问题,提高大数据处理的效率和性能。
 


http://www.kler.cn/a/447433.html

相关文章:

  • Docker_常用命令详解
  • macOS 配置 vscode 命令行启动
  • harmony UI组件学习(1)
  • [ESP]从零开始的Arduino IDE安装与ESP环境配置教程
  • 2024年合肥师范学院信息安全小组内部选拔赛(c211)WP
  • arcgisPro相接多个面要素转出为完整独立线要素
  • SQL注入(SQL lnjection Base)21
  • 数据结构_平衡二叉树
  • 前端面试题整理-前端异步编程
  • 【Token】校验、会话技术、登录请求、拦截器【期末实训】实战项目学生和班级管理系统\Day15-后端Web实战(登录认证)\讲义
  • ip_forward函数
  • gesp(二级)(7)洛谷:B3865:[GESP202309 二级] 小杨的 X 字矩阵
  • STM32-笔记7-继电器定时开闭
  • 雅思真题短语梳理(八)
  • 常用的JVM启动参数有哪些?
  • 电子发票汇总改名,批量处理电子发票问题
  • ChatGPT接口测试用例生成的流程
  • windows安装Elasticsearch及增删改查操作
  • 基于SpringBoot+Mysql实现的在线音乐系统平台功能实现一
  • postman测试导入文件
  • 【ETCD】【实操篇(四)】etcd常见问题快问快答FAQ
  • 2.5 io_uring
  • 黑马Java面试教程_P7_常见集合_P4_HashMap
  • homebrew,gem,cocoapod 换源,以及安装依赖
  • uniapp实现手写签名,并在app中将其转为base64格式的图片
  • springboot中的AOP以及面向切面编程思想