制作一个网站步骤,上海门户网站建设,网站首页制作案例,asp网上书店网站开发文章目录 1. 定义2. 数据倾斜2.1 Map2.2 Join2.3 Reduce 3. 写在最后 1. 定义
数据倾斜#xff0c;也称为Data Skew#xff0c;是在分布式计算环境中#xff0c;由于数据分布不均匀导致某些任务处理的数据量远大于其他任务#xff0c;从而形成性能瓶颈的现象。这种情况在H… 文章目录 1. 定义2. 数据倾斜2.1 Map2.2 Join2.3 Reduce 3. 写在最后 1. 定义
数据倾斜也称为Data Skew是在分布式计算环境中由于数据分布不均匀导致某些任务处理的数据量远大于其他任务从而形成性能瓶颈的现象。这种情况在Hive中尤为常见可能发生在MapReduce作业的Map或Reduce阶段。
就好比像是在一个拥挤的超市里所有的顾客都挤在一个收银台前排队结账而其他的收银台却几乎没有人。这种情况在数据处理中也会发生我们称之为“数据倾斜”。
想象一下你有一个巨大的数据集需要分成很多小块来同时处理这就像超市开了很多个收银台。理想情况下每个收银台或者说数据处理任务应该处理差不多数量的数据块。但有时候由于数据的某些特征或者我们的处理方式大部分数据块都被送到了同一个任务那里导致这个任务要处理的数据远远多于其他任务。
数据倾斜的常见表现包括
任务进度长时间维持在99%少数Reduce任务未完成。单一Reduce的记录数与平均记录数差异极大。
2. 数据倾斜
MapReduce执行过程可以简化为以下几个主要步骤 输入阶段Input 数据从HDFS等存储系统中读取到MapReduce作业。 映射阶段Map 输入数据被分割成多个chunks每个chunk由一个Map任务处理。Map任务对数据进行处理输出中间key-value对。 洗牌阶段Shuffle 中间key-value对根据key进行排序和分组。相同key的数据被发送到同一个Reducer。 排序阶段Sort 数据在Shuffle过程中被排序确保相同key的数据聚集在一起。 归约阶段Reduce Reducer接收分组后的数据对每个key对应的value进行归约处理如求和、合并等。 输出阶段Output 最终结果被写回到存储系统中通常是HDFS。 Hadoop基础-07-MapReduce概述
2.1 Map 映射阶段Map 输入数据被分割成多个chunks每个chunk由一个Map任务处理。Map任务对数据进行处理输出中间key-value对。 Map阶段倾斜或者说Map端数据倾斜会遇到一些Map实例承担了不成比例的重担而另一些Map实例却相对轻松。这种现象我们称之为Map端的长尾效应通常发生在以下情况 小文件过多当Hive处理的输入数据包含大量小文件时每个小文件都可能被当作一个独立的任务处理。如果这些小文件数量极多会导致生成大量的Map任务每个任务处理的数据量很少但任务的启动和初始化开销却相对较大这会造成资源的浪费和处理效率的降低。 数据块大小不均如果输入数据的块大小差异很大比如一个大文件和许多小文件这可能导致Map任务处理的数据量不均衡。大文件可能被分割成多个任务而小文件则可能保持独立导致某些Map任务处理的数据远多于其他任务。 Map任务逻辑复杂即使数据块大小相对均匀如果Map端的计算逻辑非常复杂比如Count Distinct时如果某些Map实例读取到的特定值频繁出现这将导致这些实例处理的数据量激增形成长尾。这一种涉及到大量的条件判断或聚合操作也可能导致某些Map任务执行时间过长。 数据源倾斜输入数据在物理或逻辑上分布不均造成某些Map任务分配到的数据远多于其他任务。
Map端倾斜的具体表现可能包括
部分Map任务进度缓慢而其他任务已经完成。资源使用不均衡某些节点或任务长时间占用大量资源。作业整体执行时间长因为等待最慢的Map任务完成。 总而言之一句话输入文件的大小不均匀。 解决Map端倾斜的方法可能包括
合并小文件在作业执行前通过set hive.merge.mapfilestrue合并小文件减少Map任务的数量。调整Map任务数量通过设置mapred.map.tasks参数来增加或减少Map任务的数量以适应数据量和计算复杂性。优化输入格式选择合适的输入格式比如使用Hive的InputFormat来优化数据的读取。简化Map逻辑优化Map端的代码逻辑减少不必要的计算和数据移动。
2.2 Join 排序阶段Sort 数据在Shuffle过程中被排序确保相同key的数据聚集在一起。 Reduce阶段倾斜可能是由于Map阶段输出的键值对分布不均匀或者Reduce任务逻辑处理复杂度高导致的。
Join阶段常见的数据倾斜场景及其解决方法 MapJoin优化小输入场景 当我们进行Join操作时如果其中一个表的数据量很小可以把它整个加载到内存中。 处理空值导致的长尾 如果Join操作中由于某些空值字段导致大量数据集中在少数几个处理节点上我们可以把这些空值替换为随机分配的值。 热点值导致的长尾处理 当Join操作涉及两个大表而且某个或某些特定的值热点值非常常见导致数据处理时出现瓶颈我们可以把这些热点值和非热点值分开处理。
以下是将Join倾斜的解决方案与出现场景整理成表格的形式
倾斜场景问题描述解决方案具体方法MapJoin适用Join操作中某路输入较小使用MapJoin避免倾斜将小表读入内存在Map端完成Join操作避免数据在Reduce端的不均匀分发。空值导致长尾关联key出现大量空值将空值处理成随机值空值无法参与Join转换为空值的随机分配既不影响结果也避免数据聚集。热点值导致长尾Join输入较大且存在热点值热点值和非热点值分别处理识别热点key将数据分为热点和非热点两部分分别进行Join操作后合并结果。
MapJoin优化小输入场景 SET hive.auto.convert.join true;SELECT /* MAPJOIN(small_table) */a.id,a.value,b.descriptionFROMlarge_table aJOINsmall_table bONa.key b.key;处理空值导致的长尾
SELECTCOALESCE(a.key, CONCAT(random_, CAST(RAND() * 1000 AS INT))) AS key,a.value,b.description
FROMlarge_table a
LEFT JOINanother_table b
ONCOALESCE(a.key, CONCAT(random_, CAST(RAND() * 1000 AS INT))) b.key;热点值导致的长尾处理 -- 处理非热点值SELECTa.id,a.value,b.descriptionFROMlarge_table aJOINanother_large_table bONa.key b.keyWHEREa.key NOT IN (hot_value1, hot_value2);-- 处理热点值SELECTa.id,a.value,b.descriptionFROMlarge_table aJOINanother_large_table bONa.key b.keyWHEREa.key IN (hot_value1, hot_value2);2.3 Reduce 归约阶段Reduce Reducer接收分组后的数据对每个key对应的value进行归约处理如求和、合并等。 Reducer导致的倾斜情况有很多一句话归纳就是键值分布不均匀导致分区不均衡从而引起数据倾斜。 Map端数据膨胀 场景对同一表按不同维度进行Count Distinct操作导致Map端数据膨胀进而导致下游Join的Reduce阶段出现长尾。解决方法提前在Map端进行部分聚合减少传输的数据量。 键值分布不均 场景Map端直接做聚合时键值分布不均导致单个Reducer负载过重。解决方法对键值添加随机前缀盐值均衡数据分布。 动态分区过多 场景动态分区数过多造成小文件过多引起Reduce端长尾。解决方法控制动态分区数量合并小文件。 多个Distinct操作 场景SQL中多个Distinct操作导致数据多次分发数据膨胀放大长尾现象。解决方法合并多个Distinct操作或优化查询逻辑以减少数据分发次数。
3. 写在最后
在数据处理倾斜的时候我们需要采取多种策略来优化性能。从Map端到Reduce端每个阶段的数据分布不均可能导致处理效率的严重下降甚至造成作业执行时间的显著延长。 通过本文探讨的Map端数据膨胀、Reduce端键值分布不均、以及动态分区过多等典型场景我们深入分析了每种情况的解决方案。在实际应用中我们应该根据具体情况灵活调整采取合适的优化策略以提升Hive作业的整体性能和稳定性。
