文章目录Spark 数据倾斜解决方案1 聚合原数据1.1 避免shuffle过程1.2 缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）2 过滤导致倾斜的key3 提高shuffle操作中的reduce并行度3.1 reduce端并行度的设置3.2 reduce端并行度设置存在的缺陷4 使用随机key实现双重聚合
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2024-08-01 15:48:05
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一、什么是数据倾斜所谓数据倾斜(data skew)是由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。二、常见现象1、个别task作业运行缓慢大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。 而一个作业运行的最终时间是由时间最短的那些task决定还是有哪些时间最长的task决定。2、莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象，正常
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2024-04-24 09:27:34
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一、数据倾斜介绍与定位二、解决方法一：聚合数据源三、解决方法二：提高shuffle操作reduce并行度四、解决方法之三：随机key实现双重聚合五、解决方法之四：将reduce join 转换为map join六、解决方法之五：sample采样倾斜key进行两次join七、解决方法之六：使用随机数以及扩容表进行join一、数据倾斜介绍与定位a、数据倾斜的原理 在执行shuffle操作的
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
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2023-09-29 22:59:35
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作为一名算法工程师，掌握Spark框架的调优与原理是必备技能之一，而Spark任务的调优往往与**“数据倾斜”**这个概念相关。
原创
精选
2024-10-16 17:06:54
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# Spark UI查看数据倾斜的科普文章
数据倾斜是大数据处理中的一个常见问题，它发生在处理某些具有不均衡数据分布的任务时。这种问题通常会导致某些任务耗时过长，从而影响整体性能。在Spark中，数据倾斜会显著降低作业的执行效率，因此了解如何通过Spark UI来识别和解决数据倾斜问题显得尤为重要。本文将详细介绍如何利用Spark UI查看数据倾斜，并提供一些典型的代码示例。
## 什么是数据
#数据倾斜调优绝大多数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，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。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
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Spark
spark数据倾斜什么是数据倾斜解决方法（思路和hive其实比较像）一、使用Hive ETL预处理数据二、过滤少数导致倾斜的key三、提高shuffle操作的并行度四、两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）五、将reduce join转为map join六、采样倾斜key并分拆join操作 什么是数据倾斜数据倾斜是大数据领域一个很常见的问题，通常表现为其余task很早就完成 了，但是极个别task时效
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2023-10-09 05:53:06
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数据倾斜是在大数据处理中经常遇到的一个问题，它会导致部分任务的执行速度明显慢于其他任务，从而影响整个作业的性能。在Spark中，也会出现数据倾斜的情况，特别是在使用Spark UI进行任务监控时，我们可能会发现一些task的执行时间明显偏高，这就是数据倾斜的表现之一。
### 什么是Spark UI
Spark UI是Apache Spark提供的一个用于监控Spark作业执行情况的用户界面，
原创
2024-04-03 06:24:48
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1. 什么是数据倾斜数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）。2. 解决数据倾斜需要搞定 Shuffle；搞定业务场景；搞定 CPU core 的使用情况；搞定 OOM 的根本原因等：一般都因为数据倾斜（
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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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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相关面试题 : 1.【京东】是否遇到过数据倾斜的问题，是如何解决的？ 2.【淘宝】在Spark开发中做过哪些优化？ 3.【美团】谈谈对广播变量的理解，如何使用，解决了什么问题？数据倾斜1.定义 : 数据倾斜指的是，并行处理海量数据过程中，某个或者某些分区的数据显著多余其他分区，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。2.危害 2.1. 2.2. 2.3.3.大数据处理步骤4.为什么发生数
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2024-08-28 12:16:04
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数据倾斜是在大数据计算中常见的问题，用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配 到一个分区里,造成了’一个人累死,其他人闲死’的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先 一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说 效率是十分低下的。 以下针对spark具体计算场景，给出数据倾斜解
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2023-09-29 09:56:14
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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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一、spark中的数据倾斜的现象、原因、后果1.1、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。1.2、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1.3、数据倾斜的后果1、spark中的stage的执行时间受限于最后
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2023-08-20 18:05:17
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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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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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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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