1.聚合源数据 （1）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，将同一key
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2023-09-02 07:41:33
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spark数据倾斜处理方案解决方案一：过滤少数导致倾斜的key**方案适用场景：**如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。**方案实现思路：**如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少
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2023-08-08 08:44:04
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最近在复习Spark 内容，Spark 数据倾斜方面的优化一直是实际生产环境中比较重要的一点，所以学习编写以下博客Spark 数据倾斜优化可以从以下几个方面入手：调整并行度并行度指的是任务分配给集群中的处理器的数量，如果并行度设置得太高则会造成过多的内存开销、网络通信、CPU开销等问题。反之，则会导致任务执行缓慢，无法充分利用集群资源。因此，需要对并行度进行适当调整，以获得最佳的性能。使用数据压缩
一:什么情况会出现数据倾斜?哪些情况会出现数据倾斜:1、shuffle的时候，如果这个产生shuffle的字段为空，会出现数据倾斜2、key有很多，分区数设置的过少，导致很多key聚集在一个分区出现数据倾斜3、当某一个表中某一个key数据特别多，然后使用group by 就会出现数据倾斜4、大表 join 小表 ,这两个表中某一个表有某一个key或者某几个key数据比较多，会出现数据倾斜5、大表
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2023-08-02 10:36:46
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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，
数据倾斜分类join其中一个表数据量小，key比较集中分发到某一个或几个reduce的数据远高于平均值大表与小表，空值过多这些空值都由一个reduce处理，处理慢group bygroup by 维度太少，某字段量太大处理某值的reduce非常慢count distinct某些特殊值过多处理此特殊值的reduce慢数据倾斜原因分析数据倾斜表现任务日志进度长度为99%，在日志监控进度条显示只有几个r
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
把key前面都加上个随机数，使得key分散，让key跑到不同的task上面去！
然后再经过反向映射map算子再把前缀去掉，再去计算
双重聚合就是聚合两遍
2、使用场景
（1）groupByKey
（2）reduceByKey
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）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜 和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa
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2023-09-11 22:44:32
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常见的数据倾斜是怎么造成的？shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或Join等操作，如果某个key对应的数量特别大的话，就会产生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogrou
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2023-08-08 08:44:50
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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
# SparkSQL 数据倾斜解决方法
在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题，尤其在 SparkSQL 中。数据倾斜指的是某些数据分区中的数据量过大，导致无法均匀地分配计算任务，从而影响作业的性能。在本文中，我们将介绍一些常见的 SparkSQL 数据倾斜解决方法，并给出代码示例来演示如何应用这些方法。
## 数据倾斜的原因
数据倾斜可能由多种原因导致，比如数据分布不均匀、连接键选择
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2023-09-16 14:59:43
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数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜（data skew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等，发生数据倾斜时，可能就是你的代码中使
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
## SparkSQL 数据倾斜
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当某些数据在分布式环境下分布不均匀时，就会导致部分节点负载过高，从而影响整个作业的执行效率。SparkSQL 是大数据处理中常用的工具之一，本文将介绍在 SparkSQL 中如何处理数据倾斜问题，并给出相关示例代码。
### 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算环境中，某些数据的分布不均匀，导致部分节点负载过高
一、数据倾斜概述数据倾斜原理
在进行任务计算shuffle操作的时候，少数的task被分配到了大量的数据，是其他task的十倍甚至百倍，导致最终整个spark任务计算特别慢。如何定位原因
主要是根据log日志信息去定位分析定位逻辑，由于代码中有大量的shuffle操作，一个job会划分为多个stage，我们可以观察任务的UI界面，观察是哪一个stage中的task分配主句不均匀，根据代
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2023-08-24 20:38:35
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1、SQL 代码层面优化 Step1、阻塞调度的长耗时 SQL 提取 Step2、划分长耗时 SQL Step3、对长耗时 SQL 逐个分析1.1、数据倾斜优化1.1.1、sqoop 导入数据时的倾斜： 经过分析发现，数据倾斜是因为sqoop 同步数据时，采用的是sys_time字段进行数据进行split的，客户可能在某一时间对业务数据库进行过导入，从而导致很多数据的sys_time 在同一时间。
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2023-09-25 18:44:21
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前言 继《Spark性能优化：开发调优篇》和《Spark性能优化：资源调优篇》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。 1.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
#### 数据倾斜产生原因概述 我们以Spark和Hive的使用场景为例。 他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 一般来说，数据倾斜原因有以下几方面： key分布不均匀 业务数据本身
一、数据源端1、读kafka问题来源spark的每个task消费一个kafka的partition，如果kafka的partition之间存在数据倾斜，则会导致spark在处理数据时也存在数据倾斜解决方案在kafka生产端产生数据时，采用随机Partitioner的方式生产，确保数据能够在各个partition之间的一个平衡2、读文件问题来源1、不可切分文件1、读众多文件时，每个文件对应一个par
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2023-08-16 22:39:58
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