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hive-数据倾斜解决详解

hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案 1、join的key值发生倾斜,key值包含很多空值或是异常值 这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key 如: selectuserid,name fromuser_info a join( selectcasewhenuseridisnullthencast(rand(47)*100000as int) elseuserid fromuser_read_log )bona.userid=b.userid 通过rand函数将为null的值分散到不同的值上,在key值比较就能解决数据倾斜的问题 注:对于异常值如果不需要的话,最好是提前过滤掉,这样计算量可以大大减少 2、当key值都是有效值时,解决办法为设置以下几个参数 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000 也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据,如果你的...

[YARN] 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.

Spark程序在yarn的集群运行,出现Current usage: 105.9 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. KillingContainer.错误。 我的运行环境是虚拟机,每个虚拟机分配1G的物理内存。但是这个错误跟物理内存无关,是虚拟内存超了。 解决方法: 在etc/Hadoop/yarn-site.xml文件中,修改检查虚拟内存的属性为false,如下: <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>

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