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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# Spark数据倾斜的原因及解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种广泛使用的平台，常常被用来处理和分析海量数据。然而，在实际使用过程中，数据倾斜是一个可能引起性能瓶颈的问题。本文将探讨Spark数据倾斜的原因，并提供一些解决方案。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是在Spark执行任务时，某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致计算资源的分配不均，进而降低了整体的
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
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
# Spark数据倾斜原因及解决方案
## 引言
在大规模数据处理领域，数据倾斜是指在分布式计算框架中，由于数据分布不均匀而导致部分节点处理的数据量远大于其他节点的现象。数据倾斜会导致计算节点负载不均衡，降低计算性能，甚至导致任务失败。在Spark中，数据倾斜是一个常见的问题。本文将介绍Spark数据倾斜的原因，并提供解决方案。
## 数据倾斜原因
以下是导致Spark数据倾斜的常见原因：
spark数据倾斜处理危害:当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。表现：同一个stage的多个task执行时间不一致。原因：机器本身性能，导致速度不一致。数据来源的问题：
从数据源直接读取。如读取HDFS，Kafka读取
数据倾斜导致的致命后果：1 数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。2 运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。搞定数据倾斜需要：1、搞定shuffle2、搞定业务场景3 搞定 cpu core的使用情况4 搞定OOM的根本原因等。 数据倾斜的解决方案：解决方案一：使用Hive ETL预处理数据方案适用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某
在开发过程中大家都会遇到一个常见的问题，那就是数据倾斜。既然遇到问题，那么就应该想办法解决问题。解决问题首先要了解出现这个问题的原因。 什么是数据倾斜，比如说：在hive中 map阶段早就跑完了，reduce阶段一直卡在99%。很大情况是发生了数据倾斜，整个任务在等某个节点跑完。 在spark中大部分的task执行的特别快， 剩下的一些task执行的特别慢，要几分
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2023-07-28 23:03:38
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Spark 数据倾斜的解决方案Shuffle（聚合） 时导致的数据倾斜第 1 种解决方案：使用 Hive ETL 对数据进行预处理第 2 种解决方案：过滤少数导致倾斜的 Key第 3 种解决方案：提高 shuffle 并行度第 4 种解决方案：两阶段聚合（局部聚合 + 全局聚合）Shuffle（Join） 时导致的数据倾斜第 1 种解决方案：将 reduce join 转换为 map join第
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
2/11-学习数据倾斜的处理1 数据倾斜时的常用的处理思路数据倾斜的表现形式：用Hive算数据时reduce阶段卡在99.99%用SparkStreaming做实时算法时，一直会有executor出现OOM的错误，但是其余的executor内存使用率很低1.1 定位数据倾斜原因1.1.1查阅代码查阅代码中会产生shuffle的算子，如distinct、groupByKey、reduceByKey、
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
数据倾斜就是在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了集群中的一台或者几台机器上计算，而集群中的其他节点空闲。这些倾斜了的数据的’计算速度远远低于’平均计算速度，导致整个计算过程过慢。产生原理：以Spark和Hive的使用场景为例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Shuffl
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2023-09-23 10:02:29
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一、数据倾斜原理做大数据开发，很有可能会遇到数据倾斜的问题，要想解决数据倾斜，首先要理解什么是数据倾斜，以及产生数据倾斜的原因。数据倾斜主要是指：主要就是数据在每个节点上的分配不均，导致个别节点处理速度很慢，使得程序迟迟不能运行结束。主要表现为：在mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个ke
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存不足，执行失败。二. 数据倾斜的原因常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。数据问题key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果spark
1. 背景最近运行spark任务时，经常出现任务失败，查看原因都是shuffle过程中某些文件不存在，无法读取。但是这些任务长期运行，会产生通常那种疑问：“以前没问题，怎么最近就有问题了，难道不是任务的问题，是集群又有什么问题了”。 由于没有开启history server，所以重新运行了一次查看原因，发现以下现象：某个Stage的Task大部分很快完成，只有一个Task一直不能完成，而且shuf
数据倾斜的现象绝大多数的task运行的非常快，个别的task运行非常慢。正常运行的程序突然出现了OOM数据倾斜发生的原理数据倾斜的原理是在shuffle阶段产生的，在shuffle阶段，相同的key会被拉取到相同节点上的task去执行，比如join操作等等。大部分的key可能就是10万条，但是某一个key出现了100万条，所以导致大部分的key都执行完了，但是那个很多key的数据没有执行完毕，导致
Spark数据倾斜产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据集的子集。当spark调度并运行任务的时候，Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务。大部分的任务处理的数据量差不多，但是有少部分的任务处理的数据量很大，因而Spark作业会看起来运行的十分的慢，从而产生数据倾斜（进行shuffle的时候）。
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2023-08-26 14:12:58
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出现数据倾斜问题,基本可能是因为shuffle操作,在shuffle过程中,出现了数据倾斜,某些key对应的数据,远远高于其他的key
1.定位问题所在
a. 在自己的程序里面寻找,看看哪些地方会产生shuffle的算子,groupby,countby,reduceby,join
b.看log 看看执行到第几个stage 报错内存溢出 jvm
Spark数据倾斜解决方案及shuffle原理
数据倾斜调优与shuffle调优数据倾斜发生时的现象1）个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况)
2）spark作业突然报OOM异常(少见情况)数据倾斜发生的原理在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理。此时如果某个key对应的数据量
