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
# Spark大表Join数据倾斜处理指南
在大数据处理过程中，数据倾斜是一个常见的问题，特别是在使用Spark进行大表Join时。数据倾斜通常会导致某些节点的计算负担过重，最终影响整体性能。在本文中，我们将详细讲解如何处理Spark中的大表Join数据倾斜，提供具体的步骤、代码示例以及状态图。
## 1. 处理流程
我们可以将Spark大表Join数据倾斜的处理流程分为以下几个步骤：
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本文将结合实例详细阐明Spark数据倾斜(Data Skew)的几种场景及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜、调整并行度、使用自定义Partitioner、使用Map侧Join代替Reduce侧Join、给倾斜Key加上随机前缀等。一、为何要处理数据倾斜1、什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。那何谓数据倾斜?数据倾斜指的是并
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2023-10-16 07:07:54
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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（
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据倾斜是什么？二、数据倾斜发生的现象三、数据倾斜发生原理四、数据倾斜产生场景1、shuffle倾斜：2、读倾斜：3、写倾斜：五、数据倾斜的危害六、数据倾斜的解决方案1、过滤少数导致倾斜的 key2、调整shuffle操作的并行度3、小表广播4、使用随机数和双重聚合5、倾斜key增加随机数进行独立join6、倾斜表随
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2024-08-22 08:47:59
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Spark的flatMap算子引发的数据倾斜问题问题背景Spark中有时候会用到flatMap算子来处理数据，flatMap把序列打平，即将每一条记录变成多条记录。这个算子在数据量大的时候经常会发生数据倾斜问题，你会发现一旦原始数据记录到达亿级、十亿级甚至百亿级时，这个算子会非常令人头疼，任务一直卡在最后一个或者几个task上面，毫无进展，GC日志会显示“not enough memory”，最后
Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型。另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题。通常情况下，数据仓库中的表一般会分为”低层次表”和“高层次表”。所谓”低层次表”，就是数据源导入数仓之后直接生
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2023-09-25 06:44:07
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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
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2024-04-10 16:31:26
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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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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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简单一句: Spark 数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义 Partitioner，使用 Map 侧 Join 代替 Reduce 侧 Join(内存表合并)，给倾斜 Key加上随机前缀等。1. 什么是数据倾斜: 对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。数据倾 斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如
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2023-10-08 15:48:06
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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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1、数据压缩发生阶段端操作压缩数据源》数据传输数据压缩mappermap端输出压缩》数据传输数据压缩reducerreduce端输出压缩》数据传输数据压缩结果数据设置map端输出压缩： 1）开启压缩 conf.setBoolean2）设置具体压缩编码 conf.setClass设置reduce端输出压缩： 1）设置reduce输出压缩 FileOutputFormat.setCompre
MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一
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2024-02-20 21:54:41
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16年骑行到一个上坡时候，正好下着冰雹，有点累就停了下来，转身觉得风景很美，随手拍下了这张照片。累了就歇一会。一 什么是数据倾斜1.先回顾一下并行计算和分布式计算并行计算：单个计算机内同时处理多个计算任务。（单机多核处理任务）分布式计算：将计算任务分配给多台计算机或者节点处理的方式。（多机多核处理任务）2.数据倾斜处理海量数据时候，通过分布式计算，使用多个节点帮我们处理海量数据，假如每个节点计算资
# 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
如今学习大数据开发的人不断的增加，但是关于大数据也有不少的小伙伴不是很了解，本篇文章小编就和大家一块来看一下大数据分析之大数据Spark性能调优之数据倾斜，希望可以帮到喜欢或者准备学习大数据的小伙伴们。大数据培训绝大多数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，这种情况很常见。2018
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2024-08-02 21:37:16
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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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数据倾斜解决方案 聚合源数据以及过滤导致倾斜的key
第一个方案：聚合源数据
第二个方案：过滤导致倾斜的key
第一个方案：聚合源数据
1，每个KEY在HIVE ETL中变成一条数据，彻底解决spark都不用做groupByKey
2，如果有好几个粒度，尽量粗粒度的聚合一下，减轻症状，spark聚合的时候减轻症状
咱们现在，做一些聚
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2024-09-24 14:10:04
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# Spark关联维表数据倾斜
在大数据处理中，关联维表是一种常见的数据处理方式。然而，在实际应用中，我们经常会遇到关联维表数据倾斜的问题。本文将介绍什么是关联维表数据倾斜，以及如何通过Spark解决这个问题。
## 什么是关联维表数据倾斜
关联维表数据倾斜是指在进行关联查询时，维表中的某些数据分布不均匀，导致Spark的任务负载不平衡。这会导致部分任务运行时间过长，整个任务的执行效率下降。
原创
2023-12-19 05:43:46
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