在处理大数据时，我们经常会遇到 Spark 因为空值导致的数据倾斜问题。在数据分析和处理的过程中，空值不仅会影响数据的准确性和完整性，也会导致性能下降，造成严重的业务影响。
### 问题背景
在业务中，数据倾斜的出现意味着某些任务需要处理的数据量远远大于其他任务，这可能导致整体作业的延迟。存在大量空值对 Spark 处理性能有着显著影响。具体影响如下：
- **性能下降**：空值在 Shuf
一、数据倾斜表现数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。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，reduced端一共要处理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
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2023-11-15 15:00:50
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spark 数据倾斜优化目录spark 数据倾斜优化倾斜优化数据倾斜产生的原因数据倾斜七种解决方案使用Hive ETL预处理数据过滤少数导致倾斜的key提高shuffle操作的并行度双重聚合将reduce join转为map join采样倾斜key并分拆join操作使用随机前缀和扩容RDD进行join倾斜优化数据倾斜产生的原因1、数据分布不均，有的key很多，有的key很少2、有shuffle的过
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2023-07-28 19:12:07
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# 实现 Spark 空值产生的数据倾斜
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具。数据倾斜问题是大数据处理中常见的难题之一，尤其是在处理含有空值的数据时。本文将帮助你解决“Spark空值产生的数据倾斜”问题，我们将详细阐述所需的步骤及相应的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个流程。以下是实现解决方案的步骤：
| 步骤 |
摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner，使用Map侧Join代替Reduce侧Join，给倾斜Key加上随机前缀等。为何要处理数据倾斜（Data Skew）什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集
Spark Shuffle原理解析 一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（S
目录摘要 一、数据倾斜现象。二、数据倾斜的原理2.1、原理详解2.2、举例说明2.3、常见的shuffle分发数据规则及其优缺点（扩展）三、数据倾斜代码定位3.1、某个Task执行特别慢的情况3.2、某个Task莫名其妙的内存溢出四、数据倾斜的解决方案4.1、使用Hive ETL进行预处理数据4.2、过滤不需要的导致数据倾斜的数据4.3、增加shuffle的并行度4.4、两阶
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2023-08-31 16:23:25
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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
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2024-02-22 18:25:21
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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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### Spark 中数据倾斜的分析与解决
在大数据处理领域，Apache Spark以其高效的内存计算能力和灵活的分布式处理方式而广泛应用。然而，数据倾斜（Data Skew）问题在实际使用中往往会导致性能瓶颈。本文将探讨如何分析和解决Spark中的数据倾斜问题，并通过一个实际示例来说明解决方案。
#### 什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是在数据分布中某些任务的负载远远高于其他任务。比如，
原创
2024-08-27 07:28:40
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数据倾斜的原因： 在数据中存在一个或少数数量key对应的数据量特别大，导致在spark处理task进行shuffle的时候，大部分task都很快的执行完毕，剩下的少数task执行时间特别长甚至直接fail。解决方案： 1、直接从源头进行解决： 1.1 在spark的上游--处理源数据的过程中，直接将
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2023-07-12 11:56:51
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Spark 数据倾斜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小时完成，
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2023-10-10 17:39:35
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1、数据倾斜数据倾斜指的是，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数据倾斜俩大直接致命后果1）数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory2）运行速度慢主要是发生在Shuffle阶段。同样Key的数据条数太多了。导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数 据量太大
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2023-08-08 08:44:57
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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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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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1 解决方案一：聚合原数据避免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
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2023-08-16 13:07:41
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在大数据开发中，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。该篇博客参考美团的spark高级版，修改了代码使用了scala写的。 &nbs
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2024-01-11 09:09:53
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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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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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目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1) 避免 shuffle 过程2) 缩小 key 粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个 task 的数据量）3) 增大 key 粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个 task 的数据量）解决方案二：过滤导致倾斜的 key解决方案三：提高 shuffle 操作中的 reduce 并行度reduce 端并行度的设置
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2023-08-23 18:11:30
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