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
# 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
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
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
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
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）。
转载
2023-08-26 14:12:58
64阅读
数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜 和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa
转载
2023-09-11 22:44:32
68阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据倾斜是什么？二、数据倾斜发生的现象三、数据倾斜发生原理四、数据倾斜产生场景1、shuffle倾斜：2、读倾斜：3、写倾斜：五、数据倾斜的危害六、数据倾斜的解决方案1、过滤少数导致倾斜的 key2、调整shuffle操作的并行度3、小表广播4、使用随机数和双重聚合5、倾斜key增加随机数进行独立join6、倾斜表随
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
转载
2023-09-04 11:26:18
176阅读
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
转载
2023-09-16 14:59:43
119阅读
数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜（data skew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等，发生数据倾斜时，可能就是你的代码中使
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
1.数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。2.数据倾斜发生的原理 数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle
#### 数据倾斜产生原因概述 我们以Spark和Hive的使用场景为例。 他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 一般来说，数据倾斜原因有以下几方面： key分布不均匀 业务数据本身
## SparkSQL 数据倾斜
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当某些数据在分布式环境下分布不均匀时，就会导致部分节点负载过高，从而影响整个作业的执行效率。SparkSQL 是大数据处理中常用的工具之一，本文将介绍在 SparkSQL 中如何处理数据倾斜问题，并给出相关示例代码。
### 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算环境中，某些数据的分布不均匀，导致部分节点负载过高
# SparkSQL中的Group By倾斜问题解决方法
在使用SparkSQL进行数据处理时，经常会遇到Group By倾斜现象，即某些key的数据量远远大于其他key，导致任务执行时间过长，甚至造成作业失败。本文将介绍Group By倾斜问题的原因，以及如何通过一些技术手段来解决这个问题。
## 什么是Group By倾斜
在SparkSQL中，Group By操作是一种常见的数据处理操
1、数据倾斜表现：任务执行时，有1个或几个任务的进度长时间维持在99%，导致任务无法结束。2、数据倾斜类型和解决方案（1）join 倾斜 大小表join使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce。大表Join大表空值：把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响
转载
2023-07-12 18:43:06
72阅读
一、 数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
val empDF = spark.read.json("/us
# SparkSQL 数据倾斜的自动处理
在大数据处理的场景中，数据倾斜是一个常见且棘手的问题。它通常发生在某些分组聚合操作中，特定的key对应的值远大于其他key，导致执行效率低下，这也就引发了我们对于如何自动优化数据倾斜处理的关注。本文将通过代码示例来介绍如何在SparkSQL中处理这个问题，并结合Mermaid图示化或者类图帮助更好地理解。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是在分布
# SparkSQL数据倾斜
## 简介
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当数据在分布式计算中不均匀地分布在不同的节点上时，就会出现数据倾斜。数据倾斜会导致计算节点的负载不平衡，导致部分节点的计算速度变慢，从而影响整个作业的执行效率。
SparkSQL是Apache Spark提供的用于处理结构化数据的模块。它使用了类似于SQL的语法来查询和处理数据。本文将介绍如何使用SparkS
原创
2023-07-16 18:14:26
70阅读
