### Spark数据倾斜问题解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Spark工作中处理数据倾斜的问题。首先，让我们看一下整个处理过程的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 找出导致数据倾斜的key |
| 2 | 将数据倾斜的key进行拆分处理 |
| 3 | 将处理后的数据重新合并 |
| 4 | 重新分区 |
接下来，让我们详细讲
出现数据倾斜问题,基本可能是因为shuffle操作,在shuffle过程中,出现了数据倾斜,某些key对应的数据,远远高于其他的key
1.定位问题所在
a. 在自己的程序里面寻找,看看哪些地方会产生shuffle的算子,groupby,countby,reduceby,join
b.看log 看看执行到第几个stage 报错内存溢出 jvm
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2023-10-13 22:37:40
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http://7179867.blog.51cto.com/7169867/1627957
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精选
2015-05-28 11:27:51
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1 缺少GCC环境yum groupinstall "Development Tools"yum -y install gcc gcc-c++ kernel-develyum -y install gcc gcc-c++ make 2 查看服务器型号[root@hexudong ~]# dmidecode | grep "Product Name" &n
原创
2015-04-03 11:43:47
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(1) sql语句。查询出每个学生自己所学可以中最高分（姓名、科目、学习成绩） 姓名 科目 学习成绩 张三 语文 80 张三 数学 89 张三 化学 100 李四 语文 81 李四 数学 89 李四 化学 90postgresql如下：select distin...
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2014-05-06 15:24:00
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数据倾斜一：什么是数据倾斜？ 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 ，简单来说就是大量相同的key被partition到同一个分区里面导致某些或者某个reducetask压力过大,而一些reducetask闲住。这样也违背了并行计算的初衷。二：数据倾斜的主要表现？ 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因
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2023-08-11 16:52:42
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今天在工作中碰到了两个问题：一个是关于access数据库的问题，数据库中有报表功能，打开一个报表格式，打印可以，但是想把这个报表保存为word格式，好像不可以，保存的文件只有文字，没有表格；二是有个图片想拷贝其中的方案，然后保存到word中，用什么方法，有没有将 jpg文件转换为doc文件。请各位有空指导一下。
原创
2006-10-25 17:05:46
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Hive数据倾斜原因和解决办法（Data Skew）什么是数据倾斜（Data Skew）？数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死
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2023-07-14 14:43:47
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在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。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values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。
多个key对应的values，总共是90万。但是问题是，可能某个key对应了8
1、java: 找不到符号 map(o->o._2)处提示找不到符号 SparkSession spark = SparkSession.builder().appName(appName).getOrCreate(); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkCon ...
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2021-08-26 14:11:00
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在用navicat时不能新建查询，说创建文件失败。于是百度了下，找到下面的解决方法。http://blog.csdn.net/garrison_z/article/details/38725697 navicat 数据库操作，有部分正常，有部分提示这个错误。我想应该是设置问题。安装提示目录，以此打开C:\Users\37wan\Documents\Navicat\MySQL\server
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2016-11-11 13:39:47
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最近工作中，碰到了几个技术问题，记录于此。问题1，PLSQL Developer中文显所示，很可...
原创
2023-06-16 01:19:18
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Spark的数据倾斜1.数据倾斜的概念(这个不用说了都懂)略2.发生数据倾斜的现象个别的task运行时间明显长于其他的task发生OOM异常3.发生数据倾斜的原因spark只要是发生数据倾斜必然经历了shuffle,也就是shuffle是数据倾斜的必要条件4.发生数据倾斜之后的解决方案1.提高并行度 程序运行缓慢，第一反应大多是资源分配不足，并行度不够。提高并行度是我们做数据倾斜调优的第一 步尝试
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2023-10-27 14:22:24
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spark中的数据倾斜的现象、原因、后果 (1)、数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。 (2)、数据倾斜的原因 数据问题 1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空） 2、key的设置不合理 spark使用问题 1、shuffle时的并发度不够 2、计算方式有误 (3)、数据倾斜的后果 1、sp
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2023-10-27 06:23:27
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一、数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，当然数据倾斜问题是在亿级数据造成机器无法应付这么多数据，这时发生数据倾斜，最后很难算出结果。 hive的原理机制是MR，在MR中最容易出现数据倾斜的就是reduce阶段，因为map到reduce会经
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2023-08-21 12:47:58
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一、什么是数据倾斜在分布式集群计算中，数据计算时候数据在各个节点分布不均衡，某一个或几个节点集中80%数据，而其它节点集中20%甚至更少数据，出现了数据计算负载不均衡的现象。数据倾斜在MR编程模型中是十分常见的，用最通俗的话来讲，数据倾斜就是大量的相同key被分配到一个partition里，而其它partition被分配了少量的数据。这时候我们就认为是数据倾斜了二、数据倾斜的影响造成了“少数人累死
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2023-10-21 09:40:21
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小白最近很长一段时间，都遇到了大数据量，JOB运行慢的问题，看一些优化方法的时候经常提起spark的SQL语句执行过程，对于没有认真研究过SPARK的运行过程的小白来说，看的一知半解，为了打破这个情况，小白认真学习了一下底层，终于清晰了一些，下面小白就总结一下（话术教小白，没有那么的专业，见谅哦） &n
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2023-09-22 06:41:22
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常见的数据倾斜是怎么造成的？
Shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作，如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。
触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、c
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2023-09-16 22:29:09
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1.Spark出现数据倾斜场景: 1.在join的时候,有很多数据的join的值为空值.那么这个时候所有空值的数据都会分配到一个task中从而出现数据倾斜 解决方案:过滤空值 2,当分区数设置过小,导致很多key聚集到一个分区从而导致数据倾斜 解决方案:增大分区数 3.某个key特别多的groupBy的时候出现倾斜 解决方案:局部聚合+全局聚合 4.大表join小表,因为大表中某一个key的数据特
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2023-05-30 15:09:10
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什么是数据倾斜？ 在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中98w的数据key是相同的，那么就会造成某个task执行98w数据聚合，而其他task很快执行完毕，整个shuffle操作都在等在这个task的执行，不仅大幅拉长了任务的执行时
