在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reduce task肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜
2022-08-31 21:23:52
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1. Spark作业的大部分task都执行迅速，只有有限的几个task执行的非常慢，此时可能出现了数据倾
2. Spark作业的大部分task都执行迅速，但是有
2022-08-04 21:00:21
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主要介绍了hive开发过程中常见的性能问题及优化方法：
数据倾斜：
1)group by 数据倾斜
2)join 数据倾斜
3)reduce数过少
4)大小表关联
动态分区
并行
小文件过多
等等
2022-03-10 17:32:56
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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型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task
2021-12-28 20:14:05
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