1.增加jvm内存,这适用于第一种情况(唯一值非常少，极少数值有非常多的记录值(唯一值少于几千)),这种情况下,皇------冠--------体育源码搭建QQ：2152876294 网址diguaym.com往往只能通过硬件的手段来进行调优,增加jvm内存可以显著的提高运行效率。
2.增加reduce的个数,这适用于第二种情况(唯一值比较多，这个字段的某些值有远远多于其他值的记录数，但是它的占比也小于百分之一或千分之一),我们知道,这种情况下,最容易造成的结果就是大量相同key被partition到一个分区,从而一个reduce执行了大量的工作,而如果我们增加了reduce的个数,这种情况相对来说会减轻很多,毕竟计算的节点多了,就算工作量还是不均匀的,那也要小很多。
3.自定义分区,这需要用户自己继承partition类,指定分区策略,这种方式效果比较显著。
4.重新设计key,有一种方案是在map阶段时给key加上一个随机数,有了随机数的key就不会被大量的分配到同一节点(小几率),待到reduce后再把随机数去掉即可。
5.使用combinner合并,combinner是在map阶段,reduce之前的一个中间阶段,在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并,可以看做是local reduce,然后再交给reduce来处理,这样做的好处很多,即减轻了map端向reduce端发送的数据量（减轻了网络带宽）,也减轻了map端和re
浅析 Hadoop 中的数据倾斜
最近几次被问到关于数据倾斜的问题，这里找了些资料也结合一些自己的理解.?
在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大，但是集群中可能硬件不同，应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间，硬件不同就不说了，应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计算，它的每条记录消耗的成本不太一样，这里只讨论关于关系型运算的（一般能用SQL表述的) 数据切分上的数据倾斜问题.
hadoop 中数据倾斜会极大影响性能的一个背景是mapreduce 框架中总是不分条件的进行sort . 在通用情况下map sort+ partition +reduce sort 可以得到结果，但是这个过程不一定是最优的. 对于关系型计算,其中数据倾斜影响最大的地方在reduce 的sort , reduce 处理的数据量的大小如果超过给定的reduce jvm?
的大小的2倍不到的阈值的时候(这个阈值是我猜测的，具体以实际监控运行情况为准)，reduce 端会发生multi-pass merge sort 的情况， 这个时候观察这些运行较慢的reduce task 的metrics 会发现reduce 跟IO 相关的metrics会比其他reduce 大很多.?
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