在使用Spark SQL进行大规模数据处理时，数据倾斜的问题常常导致性能瓶颈。简而言之，数据倾斜是指在进行某种计算时数据分布不均，部分任务所需的数据量远大于其他任务，进而导致部分节点处理时间过长而影响整个作业的执行效率。
要理解这个问题，让我们看一下数据倾斜的触发链路流程。
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B{分组操作}
B -->|不均
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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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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目录调优概述数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码某个task执行特别慢的情况某个task莫名其妙内存溢出的情况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）解决方案五：将reduce join转为m
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2023-11-30 20:57:09
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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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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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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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（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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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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spark 数据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 spark 数据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shu
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2023-09-04 21:32:39
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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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Spark SQL官方介绍官网:http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。 Spark SQL还提供了多种使用方式，包括DataFrames API和Datasets API但无论是哪种API或者是编程语言，它们都是基于同样的执行引擎，因此你可以在不同的API之间随意切换，它们各有各的特点。Spark SQL 的特点易整合
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2023-06-02 09:23:10
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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之数据倾斜调优
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2021-07-23 13:51:06
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文章目录一、spark1.调优概述2.数据倾斜发生时的现象慢OOM3.数据倾斜发生的原理常见的进行shuffle（数据分发的规则）规则有那些？根据这五种方案，组合出一些解决数据倾斜的解决方案呢？mapjoin有数据倾斜问题么？ 如果一个mapreduce程序没有reducer阶段，会有数据倾斜么？4.如何定位导致数据倾斜的代码{1}某个task执行特别慢的情况首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个
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2023-12-07 22:19:21
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