spark之数据倾斜 什么是数据倾斜由于数据分布不均匀造成时间差异很大产生的一些列异常现象 常见现象 1、个别task作业运行缓慢 2、莫名其妙的OOM（内存溢出）异常一、数据倾斜原因1、针对于个别task作业运行缓慢情况，主要是由于spark作业运行时有两种类型，窄依赖和宽依赖，在进行宽依赖时由于是进行了夸网络传输进行shuffle操作，这是若是某个key值对应数据量过大就会造成这种情况二、解决
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2023-09-04 11:26:18
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# SparkSQL 数据倾斜解决方法
在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题，尤其在 SparkSQL 中。数据倾斜指的是某些数据分区中的数据量过大，导致无法均匀地分配计算任务，从而影响作业的性能。在本文中，我们将介绍一些常见的 SparkSQL 数据倾斜解决方法，并给出代码示例来演示如何应用这些方法。
## 数据倾斜的原因
数据倾斜可能由多种原因导致，比如数据分布不均匀、连接键选择
1、SQL 代码层面优化 Step1、阻塞调度的长耗时 SQL 提取 Step2、划分长耗时 SQL Step3、对长耗时 SQL 逐个分析1.1、数据倾斜优化1.1.1、sqoop 导入数据时的倾斜： 经过分析发现，数据倾斜是因为sqoop 同步数据时，采用的是sys_time字段进行数据进行split的，客户可能在某一时间对业务数据库进行过导入，从而导致很多数据的sys_time 在同一时间。
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2023-09-25 18:44:21
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一、数据倾斜概述数据倾斜原理
在进行任务计算shuffle操作的时候，少数的task被分配到了大量的数据，是其他task的十倍甚至百倍，导致最终整个spark任务计算特别慢。如何定位原因
主要是根据log日志信息去定位分析定位逻辑，由于代码中有大量的shuffle操作，一个job会划分为多个stage，我们可以观察任务的UI界面，观察是哪一个stage中的task分配主句不均匀，根据代
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2023-08-24 20:38:35
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数据倾斜解决方案数据倾斜的解决，跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度，并注意RDD架构（复用同一个RDD，加上cache缓存）。相对于前面，shuffle、jvm等是次要的。6.1、原理以及现象分析6.1.1、数据倾斜怎么出现的在执行shuffle操作的时候，是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的valu
# 数据倾斜在 SparkSQL Join 中的应用与解决
数据倾斜是大数据处理中常见的问题之一，当在 SparkSQL 中进行 Join 操作时，如果数据分布不均匀，就容易出现数据倾斜现象，导致部分任务处理时间过长，从而影响整体任务的执行效率。本文将介绍在 SparkSQL 中遇到数据倾斜问题时的应对方法。
## 1. 数据倾斜的原因
数据倾斜通常是由于某些 key 的数据量过大或者数据分
spark数据倾斜问题
数据倾斜问题的描述在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具有依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个Spark Job分为Stage 0和Stage 1两个Stage，且Stage 1依赖于Stage 0，那Stage 0完全处理结束之前不会处理Stage 1。而Stage 0可能包含N个Task，这N个Task可以
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2023-09-21 18:23:57
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spark数据倾斜处理方案解决方案一：过滤少数导致倾斜的key**方案适用场景：**如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。**方案实现思路：**如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少
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2023-08-08 08:44:04
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项目中经常会使用到Spark进行批处理，数据量大的时候总是会遇到数据倾斜的情况，参考了项目中遇到的情况以及网上的一些案例，写篇文章来总结下如何处理Spark中常见的数据倾斜问题。当然由于业务场景不一样，本文说到的一些解决数据倾斜的思路肯定不全，如果有更好的方法，方便的话在评论里也告诉我一下哈。 啥叫数据倾斜： Sp
一、数据倾斜原理做大数据开发，很有可能会遇到数据倾斜的问题，要想解决数据倾斜，首先要理解什么是数据倾斜，以及产生数据倾斜的原因。数据倾斜主要是指：主要就是数据在每个节点上的分配不均，导致个别节点处理速度很慢，使得程序迟迟不能运行结束。主要表现为：在mapreduce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ke
Spark数据倾斜产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据集的子集。当spark调度并运行任务的时候，Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务。大部分的任务处理的数据量差不多，但是有少部分的任务处理的数据量很大，因而Spark作业会看起来运行的十分的慢，从而产生数据倾斜（进行shuffle的时候）。
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2023-08-26 14:12:58
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1、避免shuffle，改reduce join为map join，适用于JOIN的时候有一个表是小表的情况，直接使用collect()获取小表的所有数据，然后brodcast，对大表进行MAP，MAP时直接提取broadcast的小表数据实现JOIN；2、随机数的方案，对于聚合类操作，可以分步骤进行聚合，第一步，在原来的KEY后面加上随机数（比如1~10），然后进行聚合（比如
原创
2023-02-06 15:32:05
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解决数据倾斜1.使用Hive ETL预处理数据方案适用场景：如果导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照ke
前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
2.1 解决方案一：聚合原数据1.避免shuffle过程· 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。 为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。 如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分
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2023-09-02 14:19:49
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1.聚合源数据 （1）避免shuffle过程 绝大多数情况下，spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。 如果spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同一key
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2023-09-02 07:41:33
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一:什么情况会出现数据倾斜?哪些情况会出现数据倾斜:1、shuffle的时候，如果这个产生shuffle的字段为空，会出现数据倾斜2、key有很多，分区数设置的过少，导致很多key聚集在一个分区出现数据倾斜3、当某一个表中某一个key数据特别多，然后使用group by 就会出现数据倾斜4、大表 join 小表 ,这两个表中某一个表有某一个key或者某几个key数据比较多，会出现数据倾斜5、大表
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2023-08-02 10:36:46
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1 什么是数据倾斜数据倾斜即指在大数据计算任务中某个处理任务的进程（通常是一个JVM进程）被分配到的任务量过多，导致任务运行时间超长甚至最终失败，进而导致整个大任务超长时间运行或者失败。外部表现的话，在HiveSQL任务里看到map或者reduce的进度一直是99%持续数小时没有变化；在SparkSQL里则是某个stage里，正在运行的任务数量长时间是1或者2不变。总之如果任务进度信息一直在输出，
数据倾斜分类join其中一个表数据量小，key比较集中分发到某一个或几个reduce的数据远高于平均值大表与小表，空值过多这些空值都由一个reduce处理，处理慢group bygroup by 维度太少，某字段量太大处理某值的reduce非常慢count distinct某些特殊值过多处理此特殊值的reduce慢数据倾斜原因分析数据倾斜表现任务日志进度长度为99%，在日志监控进度条显示只有几个r
