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
spark中的数据倾斜的现象、原因、后果 (1)、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存不足，执行失败。 (2)、数据倾斜的原因 数据问题 1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空） 2、key的设置不合理 spark使用问题 1、shuffle时的并发度不够 2、计算方式有误 (3)、数据倾斜的后果 1、sp
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2023-10-27 06:23:27
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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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# Spark中的数据倾斜问题解决方法
## 概述
在使用Apache Spark进行数据处理时，经常会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜指的是在进行聚合操作（例如group by）时，某些key的数据量远远超过其他key，导致部分节点的计算压力过大，进而影响整个作业的性能。
本文将介绍一种常用的解决数据倾斜问题的方法，通过对数据进行预处理和重新分区来均衡负载，提高作业的执行效率。
## 解决方
# Spark数据倾斜处理：一步一步教你如何实现
在大数据处理的场景中，数据倾斜是一个常见且复杂的问题，它可以显著影响到数据处理的性能。在Apache Spark中，数据倾斜通常是在执行`groupBy`操作时出现的。本文将带你了解如何解决Spark中的数据倾斜问题，并通过步骤清晰的表格、示例代码以及图示来加深理解。
## 处理流程概述
我们可以将处理数据倾斜的过程拆分为几个步骤，具体流程详
如何定位数据倾斜数据倾斜一般会发生在shuffle过程中。很大程度上是你使用了可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。spark 调优: 调优工具: 1、Spark Web UI Spark内置应用运行监控工具 2、
一、hive.groupby.skewindataset hive.groupby.skewindata=true;数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均
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2023-07-14 14:23:06
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小白最近很长一段时间，都遇到了大数据量，JOB运行慢的问题，看一些优化方法的时候经常提起spark的SQL语句执行过程，对于没有认真研究过SPARK的运行过程的小白来说，看的一知半解，为了打破这个情况，小白认真学习了一下底层，终于清晰了一些，下面小白就总结一下（话术教小白，没有那么的专业，见谅哦） &n
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2023-09-22 06:41:22
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# 解决Spark SQL中的数据倾斜问题
在使用Spark SQL进行数据处理时，经常会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜是指在分组聚合操作中，有些分组的数据量远远超过其他分组，导致计算速度变慢，甚至出现OOM（内存溢出）等问题。数据倾斜的存在使得Spark作业的性能大大下降，因此需要采取一些措施来解决这个问题。
## 什么是数据倾斜
数据倾斜是指在进行分组聚合操作时，某些分组的数据量远远超过其
1 什么是数据倾斜数据倾斜即指在大数据计算任务中某个处理任务的进程（通常是一个JVM进程）被分配到的任务量过多，导致任务运行时间超长甚至最终失败，进而导致整个大任务超长时间运行或者失败。外部表现的话，在HiveSQL任务里看到map或者reduce的进度一直是99%持续数小时没有变化；在SparkSQL里则是某个stage里，正在运行的任务数量长时间是1或者2不变。总之如果任务进度信息一直在输出，
过滤导致倾斜的key方案实现原理：将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。 方案缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。 方案实践经验：在项目中我们也采用过这种方案解决数据倾斜。 有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后
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2023-10-09 14:50:55
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什么是数据倾斜（Data Skew）？数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死，其他人闲死“的情况，具体表现在：有些任务很快就处理
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2023-07-12 11:13:01
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定位原因与出现问题的位置:根据log去定位出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join2、看loglog一般会报是在你的哪一行代码
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2023-09-21 09:21:37
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数据倾斜是由于某个task被分配过多数据，而比其他task需要更多的执行时间(如几十倍，几百倍)，导致其他task执行完进入漫长等待的一种现象。数据倾斜只会发生在多对多或一对多的数据分发的过程中，如spakr的shuffle操作中，在MapReduce中的reduce阶段，常见的算子类型为：join，group by 和窗口函数如row_number 。这是因为这些算子会进行shuffle操作，产
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2023-07-04 14:38:26
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目录RDD的依赖RDD的宽窄依赖DAG工作原理划分Stage的原因Spark Shuffler过程 在进行本篇之前，如果还有对Spark的一些基础概念不太明白的可以参考一下这篇博文：Spark核心组件、运行架构RDD的依赖RDD是一种弹性分布式数据集，我们以图示的形式来展示一下它的原理：RDD的宽窄依赖Lineage:血统、遗传RDD最重要的特性之一，保存了RDD的依赖关系；RDD实现了基于Li
# 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
A，数据倾斜解决方案 使用随机key实现双重聚合
使用随机key实现双重聚合
1、原理
这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就
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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在实际使用过程中，我们经常会遇到数据倾斜的问题，导致Spark作业运行缓慢甚至失败。本文将介绍如何解决Spark数据倾斜问题。数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点上的数据比其他节点上的数据更多或更少，从而导致Spark作业运行缓慢或失败。例如，在使用Group By操作时，如果某些key的值比其他key的值更多，则会导致一些节点的负载更高，从而可能导致数据倾斜问题。 数据倾斜
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2023-09-02 10:36:36
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Spark数据倾斜解决办法一个Spark程序会根据其内部的Action操作划分成多个job，每个作业内部又会根据shuffle操作划分成多个Stage，每个Stage由多个Task任务并行进行计算，每个Task任务只计算一个分区的数据。 Spark数据倾斜就是大量相同的key进入到了同一个分区。 数据倾斜Spark数据倾斜解决办法前言一、解决办法1.数据预处理2.过滤导致数据倾斜的key3.提高s
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2023-08-08 12:35:12
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