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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文章目录概述现象和判定方式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
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2024-09-17 20:58:07
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什么是数据倾斜？Spark 的计算抽象如下数据倾斜指的是：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。如果数据倾斜不能解决，其他的优化手段再逆天都白搭，如同短板效应，任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个。数据倾导致的后果：数据倾斜直接可能会导致一种情况：Out O
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。数据倾斜是多么痛?!!!如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。数据倾斜如果能够解决的
一、数据倾斜处理
### --- 做好数据预处理：
~~~ 过滤key中的空值
~~~ 消除数据源带来的数据倾斜(文件采用可切分的压缩方式)
~~~ 数据倾斜产生的主要原因：Shuffle + key分布不均 ### --- 处理数据倾斜的基本思路：
~~~ 消除shuffle
~~~ 减少shuffle过程中传输的数据
~~~
一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区。GraphX不会沿着边划分图形，而是沿着顶点划分图形，这可以减少通信和存储的开销。从逻辑上讲，这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器。分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法进行了一些折中。用户可以使用Graph.partitionBy运算符重新划分图【可以使用不同分区策略】。默认的分区
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2024-07-31 17:45:27
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上...
原创
2021-06-10 21:03:09
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark
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2021-01-24 10:16:19
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark SQL 一直在针对CBO 特性进行优化，而且做得十分成功。CBO基本原理首先，我们先来介绍另一个基于规
原创
2021-06-10 18:18:20
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度 ...
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2021-05-03 23:22:51
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上...
原创
2021-06-10 21:03:08
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark SQL 一直在针对CBO 特性进行优化，而且做得十分成功。CBO基本原理首先，我们先来介绍另一个基于规
原创
2021-06-10 21:03:06
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1. 使用Spark UISpark UI提供了一个可视化的方式来监控和调试Spark作业。你可以通过检查各个Stage的任务执行时间和数据大小来判断是否存在数据倾斜。任务执行时间: 如果某个Stage中的大部分任务很快完成，但有少数任务执行时间非常长，这可能是数据倾斜的迹象。数据大小: 在Spark UI的Stage页可以查看每个任务处理的数据量。如果有任务处理的数据量远大于其他任务，这可能表明
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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# Spark AQE (Adaptive Query Execution) Introduction
## Introduction
Apache Spark is a powerful open-source big data processing framework. It provides various APIs for distributed data processing such
原创
2023-10-03 13:04:36
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# Spark AQE（动态优化执行）缺点分析
Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理引擎，它的性能优化机制众多。其中，动态优化执行（AQE）是 Spark 3.0 引入的一个重要特性，旨在通过在作业执行过程中动态调整物理计划，提升查询性能。尽管 AQE 改善了许多场景下的性能，但它也存在一些缺点和局限性。本文将探讨 Spark AQE 的一些主要缺点，并通过代码示例加深理解。
双值类型：package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark13_RDD_Operator_Transform {
def
在大数据开发中，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。该篇博客参考美团的spark高级版，修改了代码使用了scala写的。 &nbs
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2024-01-11 09:09:53
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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的数据倾斜1.数据倾斜的概念(这个不用说了都懂)略2.发生数据倾斜的现象个别的task运行时间明显长于其他的task发生OOM异常3.发生数据倾斜的原因spark只要是发生数据倾斜必然经历了shuffle,也就是shuffle是数据倾斜的必要条件4.发生数据倾斜之后的解决方案1.提高并行度 程序运行缓慢，第一反应大多是资源分配不足，并行度不够。提高并行度是我们做数据倾斜调优的第一 步尝试
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2023-10-27 14:22:24
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