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                數據傾斜其實是進行分布式計算的時候,<mark>某些節點的計算能力比較強或者需要計算的數據比較少,早早執行完了,某些節點計算的能力較差或者由于此節點需要計算的數據比較多,導致出現其他節點的 reduce 階段任務執行完成,但是這種節點的數據處理任務還沒有執行完成。</mark> <br/> 單一 reduce 的記錄數與平均記錄數差異過大,通常可能達到 3 倍甚至更多, 最長時長遠大于平均時長。 <br/> 當我們在執行 HiveQL或者運行 MapReduce 作業時候,如果遇到一直卡在 map100%, reduce99% 一般就是遇到了數據傾斜的問題。 <br/> 在 hive 中產生數據傾斜的原因: * key 分布不均勻; * 業務數據本身的特性; * 建表時考慮不周; * 某些 SQL 語句本身就有數據傾斜;
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