数据倾斜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。 因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。数据倾斜的解决方案方案一：使用Hive ETL
spark调优（是一个动态的过程，不能一劳永逸）： 一. 数据倾斜调优（，join类的比较难处理，聚合类相对简单） 数据倾斜是指reduce阶段需要将相同key的数据拉取shuffle到某个节点的一个task处理，某个key的数据量特别大 （比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据），导致有的task早早执行完，而有的task执行几个小时（甚至内存溢出）， 整个stag
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2024-06-05 10:28:04
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本章结主要讲了数据倾斜。 文章目录前置信息数据倾斜数据倾斜现象数据倾斜大 key 定位单表数据倾斜优化Join数据倾斜广播Join拆分大key打散大表，扩容小表小结前置信息数据倾斜数据倾斜现象绝大多数 task 任务运行速度很快，但是就是有那么几个 task 任务运行极其缓慢，慢慢 的可能就接着报内存溢出的问题。原因 数据倾斜一般是发生在 shuffle 类的算子，比如 distinct、grou
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2024-02-26 14:31:49
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# Spark 数据倾斜调优
## 引言
在使用 Spark 进行大数据处理时，经常会遇到数据倾斜（data skew）的问题。数据倾斜指的是在分布式计算中，部分计算节点的负载远大于其他节点，导致整个计算任务的效率下降。本文将介绍一些常见的数据倾斜调优技术，并通过代码示例演示如何应用这些技术来解决数据倾斜问题。
## 问题分析
在进行数据倾斜调优之前，首先需要了解数据倾斜产生的原因。常见的数据
原创
2023-12-09 03:45:11
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数据倾斜的几种典型情况。 1.数据源中的数据不均匀，Spark需要频繁交互 2.数据集中的不同key由于分区方式，导致数据倾斜 3.JOIN操作中，一个数据集中的数据分布不均匀，另一个数据集较小 4.聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀 5.JOIN操作中，两个数据集都比较大，其中只有几个key的数据分布不均匀 6.JOIN操作中，两个数据集都比较大，有很多Key分布不均匀 7.数据集中少数几个k
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2023-08-16 10:24:53
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目录一、调优概述二、数据倾斜发生时的现象三、数据倾斜发生的原理四、如何定位导致数据倾斜的代码五、某个task执行特别慢的情况六、某个task莫名其妙内存溢出的情况七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用 Hive ETL 预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案
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2023-11-10 11:57:14
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Spark性能调优之数据倾斜调优以下内容源自美团网Spark工程师总结的关于Spark性能优化的方案中的部分内容。调优概述有的时候，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。数据倾斜发生时的现象多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共
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2023-11-26 12:42:05
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1. 使用Spark UISpark UI提供了一个可视化的方式来监控和调试Spark作业。你可以通过检查各个Stage的任务执行时间和数据大小来判断是否存在数据倾斜。任务执行时间: 如果某个Stage中的大部分任务很快完成，但有少数任务执行时间非常长，这可能是数据倾斜的迹象。数据大小: 在Spark UI的Stage页可以查看每个任务处理的数据量。如果有任务处理的数据量远大于其他任务，这可能表明
（1）数据倾斜的介绍 1）数据分区的策略： -随机分区：每一个数据分配的任意一个分区的概率是均等的 -Hash分区：使用数据的Hash分区值，%分区数。（导致数据倾斜的原因） -范围分区：将数据范围划分，数据分配到不同的范围中（分布式的全局
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2019-01-04 11:33:44
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调优概述 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。 数据倾斜发生时的现象 1、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
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2024-01-16 05:11:02
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一 调优概述有的时候，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...
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2021-06-10 20:55:42
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一 调优概述有的时候，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...
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2021-06-10 20:55:43
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数据倾斜解决方案目录
数据倾斜解决方案
* 聚合源数据
* 提高shuffle操作的reduce并行度
* 使用随机key实现双重聚合
* 将reduce join转为map join
* sample采样倾斜key进行两次join
* 使用随机数以及扩容表进行join聚合源数据1. 第一种方案一般都是hive表中对每个key进行聚合，按照key进行分组，将key对应的所有的values，全部用一
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2023-07-12 11:12:04
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Spark调优一、 常规调优常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置 开启内存联合机制，execution与storage两者可以相互借用内存常规性能调优二：RDD优化RDD复用：对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算RDD持久化：在Spark中，当多
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2023-07-27 23:45:32
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:42
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:41
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资源参数调优： Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 num-executors ###参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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1. spark 性能调优
a. 分配更多资源——第一步要做的
比如增加 executor个数（num_executor）、增加 executor 的 cpu 核数（executor_cores）、增加 executor 的内存量（executor_memory）
增加 executor个数 和 executor 的 cpu 核数是为了增加执行的并行能力（能够并行执行的task数量也变多了）；
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2023-08-29 19:46:26
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前置主要涉及6个参数，从3个方面：executor、core、内存的大小，并行度，内存管理 进行调优优化的方案资源分配num-executors：spark使用多少个executors executor-cores：core和task的数量 这2个参数要结合一起来配置，还要考虑可用的计算资源，executor-cores设置为2-4个比较合适，num-executors就是总共可用的cores 除
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2023-08-10 11:36:31
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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，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...
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2023-02-06 16:11:21
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