1.避免数据源倾斜-HDFSSpark通过 textFile(path, minPartitions) 方法读取文件时，使用 TextInputFormat。对于不可切分的文件，每个文件对应一个 Split 从而对应一个 Partition。此时各文件大小是否一致，很大程度上决定了是否存在数据源侧的数据倾斜。另外，对于不可切分的压缩文件，即使压缩后的文件大 小一致，它所包含的实际数据量也可能差别很
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2023-09-25 20:07:36
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一、什么是数据倾斜在分布式集群计算中，数据计算时候数据在各个节点分布不均衡，某一个或几个节点集中80%数据，而其它节点集中20%甚至更少数据，出现了数据计算负载不均衡的现象。数据倾斜在MR编程模型中是十分常见的，用最通俗的话来讲，数据倾斜就是大量的相同key被分配到一个partition里，而其它partition被分配了少量的数据。这时候我们就认为是数据倾斜了二、数据倾斜的影响造成了“少数人累死
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2023-10-21 09:40:21
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项目中经常会使用到Spark进行批处理，数据量大的时候总是会遇到数据倾斜的情况，参考了项目中遇到的情况以及网上的一些案例，写篇文章来总结下如何处理Spark中常见的数据倾斜问题。当然由于业务场景不一样，本文说到的一些解决数据倾斜的思路肯定不全，如果有更好的方法，方便的话在评论里也告诉我一下哈。 啥叫数据倾斜： Sp
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2024-02-23 12:29:08
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# 使用 Spark 找到引发数据倾斜的 Key
## 引言
在大数据处理场景中，数据倾斜是一个非常常见且令人头疼的问题。当某些 Key 的数据量过大时，Spark 计算资源可能无法有效利用，从而导致性能下降。这篇文章将介绍如何使用 Spark 找到引发数据倾斜的 Key，并提供相应的代码示例。
## 数据倾斜的概念
在分布式计算中，数据倾斜指某些节点处理的数据量远远超过其他节点，导致处理
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（
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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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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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。
触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、c
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2023-09-16 22:29:09
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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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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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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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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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一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
目录(?)[-]一 数据倾斜的现象二 数据倾斜的原因
数据问题spark使用问题三 数据倾斜的后果四 数据问题造成的数据倾斜
找出异常的key解决办法举例五 spark使用不当造成的数据倾斜
提高shuffle并行度使用map join 代替reduce join 一. 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
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2023-10-11 09:22:45
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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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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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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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Spark 数据倾斜Spark 中的数据倾斜问题主要指 shuffle 过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的 key对应的数据量不同导致的不同 task 所处理的数据量不同的问题。例如，reduce 点一共要处理 100 万条数据，第一个和第二个 task 分别被分配到了 1 万条数据，计算 5 分钟内完成，第三个 task 分配到了 98 万数据，此时第三个 task 可能需要 10小时完成，
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2023-10-10 17:39:35
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在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。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values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。
多个key对应的values，总共是90万。但是问题是，可能某个key对应了8
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2024-08-07 17:06:32
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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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