用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？

2020-08-25 20:39发布

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佐小一
2楼 · 2020-08-25 20:44

数据倾斜：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。

 

用hadoop程序进行数据关联时，常碰到数据倾斜的情况，这里提供一种解决方法。

自己实现partition类，用key和value相加取hash值


我的网名不再改
3楼 · 2020-08-27 14:40

  • 数据倾斜：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。

  • 解决方法：

    • 1.提前在 map 进行 combine，减少传输的数据量
      在 Mapper 加上 combiner 相当于提前进行 reduce，即把一个 Mapper 中的相同 key 进行了聚合，减少 shuffle 过程中传输的数据量，以及 Reducer 端的计算量。
      如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。

    • 2.导致数据倾斜的 key 大量分布在不同的 mapper时，如下方法：

    • （1）局部聚合加全局聚合。
      第一次在 map 阶段对那些导致了数据倾斜的 key 加上 1 到 n 的随机前缀，这样本来相同的 key 也会被分到多个 Reducer 中进行局部聚合，数量就会大大降低。
      第二次 mapreduce，去掉 key 的随机前缀，进行全局聚合。
      思想：二次 mr，第一次将 key 随机散列到不同 reducer 进行处理达到负载均衡目的。第 二次再根据去掉 key 的随机前缀，按原 key 进行 reduce 处理。
      这个方法进行两次 mapreduce，性能稍差。

    • （2）增加 Reducer，提升并行度
      JobConf.setNumReduceTasks(int)

    • （3）实现自定义分区
      根据数据分布情况，自定义散列函数，将 key 均匀分配到不同 Reducer


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