源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失，想享受这个特性，需要满足如下条件：1.数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers2.应用metadata必须通过应用driver checkpoint3.WAL（write ahead log）##可靠的sources和receiversspa
数据倾斜是大数据处理无法规避的问题，大数据开发者都必须具备处理数据倾斜的思维和能力。大数据采用分而治之、分布式并行处理大数据集，要想得到最好的处理性能，数据应该均衡的分布到集群各个计算节点上，这样才能真正实现N个节点提升N倍性能。现实是，绝大多数情况下，业务数据是不均衡的，极有可能导致大部分数据被少数几个节点处理，而整个集群的性能是由最后执行完成的任务决定的。所以一旦出现了数据倾斜，不仅整个作业的
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2024-07-05 14:25:53
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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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一、前言我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。二、为什么分区？如果你对 Kaf
目录面向对象JDK JRE JVM线程、并发相关springspringmvc、springBootMybatisMysql什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则unionredisredis集群方案分布式/微服务kafka怎么处理消息顺序、重复发送、重复消费、消息丢失结束（投票）面向对象 什么是面向对象？对比面向过程，是两种不同的处理问题的角度面向过程更注重事情的每一个步骤及顺序，面向对象更注重
最近打算梳理消息引擎系统，以Kafka和RocketMQ为主进行学习。关于Kafka打算写两篇文章，一篇是基础知识，一篇是实践，打算用Kafka收集日志，并实现报警功能。Kafka版本经常更新，有的知识可能和最新版本不一致，这点需注意。基础知识Kafka是什么Apache Kafka 是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform）。本次主要
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2024-03-22 08:35:03
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使用 Hive ETL 预处理数据（1）方案适用场景：如果导致数据倾斜的是 Hive 表），然后.
原创
2022-07-02 00:01:15
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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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文章目录Spark 数据倾斜解决方案1 聚合原数据1.1 避免shuffle过程1.2 缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）2 过滤导致倾斜的key3 提高shuffle操作中的reduce并行度3.1 reduce端并行度的设置3.2 reduce端并行度设置存在的缺陷4 使用随机key实现双重聚合
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2024-08-01 15:48:05
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A，数据倾斜解决方案 使用随机key实现双重聚合
使用随机key实现双重聚合
1、原理
把key前面都加上个随机数，使得key分散，让key跑到不同的task上面去！
然后再经过反向映射map算子再把前缀去掉，再去计算
双重聚合就是聚合两遍
2、使用场景
（1）groupByKey
（2）reduceByKey
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2023-10-11 22:56:49
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一、概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。二、产生原因方案适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。方案实现思路：这个方案的核
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2023-09-20 04:57:42
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Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案
原创
2021-07-27 16:29:13
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什么是数据倾斜？Spark 的计算抽象如下数据倾斜指的是：并行处理的数据集中，某一部分（如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜不能解决，其他的优化手段再逆天都白搭，如同短板效应，任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个。数据倾导致的后果：数据倾斜直接可能会导致一种情况：Out O
数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他
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2023-07-05 12:42:57
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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
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2024-03-04 07:23:59
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spark的数据倾斜调优方案归纳总结：不来虚的，直接上解决方法。数据倾斜产生原因：在运算过程中把数据分配给不同的Task，一般需要Shuffle过程，同一个Key都会交给Task处理，但是有时同一个Key的values数据量太多造成数据堆积等。判断是否发生数据倾斜：通过Web UI查看Task的metrics某些Task相当于其他大多数Task来说所消耗相当长的时间。数据倾斜解决方案：（1）对源数
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2023-10-10 09:03:58
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介绍Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是
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2023-10-08 10:05:28
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数据倾斜 在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将
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2023-08-24 22:38:59
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Spark数据倾斜(数据分布不均匀)数据倾斜发生时的现象：绝大多数task（任务）执行得都非常快，但个别task执行极慢。OOM(内存溢出)，这种情况比较少见。数据倾斜发生的原理数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大，就会发生数据倾斜。比如，
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2024-06-01 20:52:26
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
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2024-08-14 20:46:38
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