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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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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本文目录：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 八、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
前言：上一期讲了处理数据倾斜的第一个方案-
https://zhuanlan.zhihu.com/p/291654613zhuanlan.zhihu.com
，这个方法有个很好的优点就是，你可以不改代码，直接通过参数spark.default.parallelism就可以调整。本期介绍第二种，自定义partitioner的方法，我们实现spark提供的分区接口，自定义分区
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数据倾斜处理危害:当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。表现：同一个stage的多个task执行时间不一致。原因：机器本身性能，导致速度不一致。数据来源的问题：
从数据源直接读取。如读取HDFS，Kafka读取
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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目录(?)[-]一 数据倾斜的现象二 数据倾斜的原因
数据问题spark使用问题三 数据倾斜的后果四 数据问题造成的数据倾斜
找出异常的key解决办法举例五 spark使用不当造成的数据倾斜
提高shuffle并行度使用map join 代替reduce join 一. 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
一、数据倾斜介绍与定位1、数据倾斜的原理 在执行shuffle操作时是按照key来进行values的数据输出、拉取和聚合，同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。假如多个key对应的values总共是90万，可能某个key对应了88万数据，分配到了一个task上执行；另外两个task可能各分配到了1万数据，也可能是数百个key，对应的1万条
简单一句: 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(内存表合并)，给倾斜 Key加上随机前缀等。1. 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。数据倾 斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如
一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
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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在开发过程中大家都会遇到一个常见的问题，那就是数据倾斜。既然遇到问题，那么就应该想办法解决问题。解决问题首先要了解出现这个问题的原因。 什么是数据倾斜，比如说：在hive中 map阶段早就跑完了，reduce阶段一直卡在99%。很大情况是发生了数据倾斜，整个任务在等某个节点跑完。 在spark中大部分的task执行的特别快， 剩下的一些task执行的特别慢，要几分
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2023-07-28 23:03:38
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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）。
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2023-08-26 14:12:58
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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
1.数据倾斜产生的原因在进行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的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregate
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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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
Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优数据倾斜调优，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，
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
