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
转载
2023-07-12 11:12:04
70阅读
# 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
113阅读
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
转载
2023-08-16 10:24:53
84阅读
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
转载
2023-11-26 12:42:05
65阅读
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
转载
2023-07-27 23:45:32
103阅读
（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
转载
2019-01-04 11:33:44
3929阅读
点赞
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...
转载
2021-06-10 20:55:42
86阅读
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...
转载
2021-06-10 20:55:43
196阅读
目录
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
转载
2023-09-04 21:32:39
53阅读
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
转载
2024-02-26 14:31:49
67阅读
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
转载
2024-06-05 10:28:04
105阅读
Spark之数据倾斜调优
转载
2021-07-23 13:51:06
97阅读
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
转载
2023-11-10 11:57:14
139阅读
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
转载
2023-11-30 20:57:09
90阅读
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
数据倾斜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对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。 因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。数据倾斜的解决方案方案一：使用Hive ETL
Spark 数据倾斜调优重点，面试常问，建议收藏！
原创
2022-11-14 15:31:32
109阅读
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 1、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
转载
2024-01-16 05:11:02
28阅读
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
转载
2024-04-10 16:31:26
39阅读
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》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
原创
2021-06-10 18:18:08
152阅读
