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spark sql 数据倾斜 - 处理篇.pdf
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spark sql 倾斜处理
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介绍:Spark-数据倾斜的解决方案
Spark性能优化:数据倾斜调优
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继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》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。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作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类
spark作业调优秘籍,解数据倾斜之痛
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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作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。数据倾斜如果能够解决的话,代表对spark运行机制了如指掌。
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⼤数据常见问题之数据倾斜 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。 相信⼤部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发⽣在数据开发的各个环节中,⽐如: ⽤Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% ⽤SparkStreaming做实时算法
lvli19#spark#数据倾斜1
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1.比如有1000个task,其中997个task都花了几分钟运行完了,最后3个task确花了几个小时才跑完,对应的key相应的数据量特比大 2.正常执行中的s
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