Spark Shuffle原理解析 一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（S
AQE处理SkewedJoin的原理Spark Adaptive Query Execution ， 简称 Spark AQE，总体思想是动态优化和修改 stage 的物理执行计划。利用执行结束的上游 stage 的统计信息（主要是数据量和记录数），来优化下游 stage 的物理执行计划。 Spark AQE 处理数据倾斜的原理如下： mapTask 完成后，driver 先统计 map satu
课前问答
1. 32 位是几个字节 ?
4个字节
8位=1字节
32位/8位=4字节
2. 二进制数 01011100 转换成十进制数是多少？
92
将二进制的个数位和位权相乘再相加
3. 二进制数 00001111 左移两位后，会变成原数的几倍？
4倍
摘要本文结合实例详细阐明了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，给倾斜Key加上随机前缀等。为何要处理数据倾斜（Data Skew）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。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集
第一章： 上次课回顾第二章：mapWithState的使用2.1 数据写到外部系统中去2.2 foreachRDD的设计模式2.3 foreachRDD的案例2.4 ConnectionPool的案例第三章：Window编程（了解）第四章：tranform操作（重要）第一章：上次课回顾 我们首先要明白SparkStreaming是对core的一个扩展，目的为了处理实时数据。 1、Spark：以批处
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2024-09-26 16:35:17
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优数据倾斜调优，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1. 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，这种情况很常见原本能够正常执行的Spark作业，
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2023-11-27 13:53:37
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# 实现 Spark 空值产生的数据倾斜
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具。数据倾斜问题是大数据处理中常见的难题之一，尤其是在处理含有空值的数据时。本文将帮助你解决“Spark空值产生的数据倾斜”问题，我们将详细阐述所需的步骤及相应的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个流程。以下是实现解决方案的步骤：
| 步骤 |
一、数据倾斜表现数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。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，reduced端一共要处理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
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2023-11-15 15:00:50
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在处理大数据时，我们经常会遇到 Spark 因为空值导致的数据倾斜问题。在数据分析和处理的过程中，空值不仅会影响数据的准确性和完整性，也会导致性能下降，造成严重的业务影响。
### 问题背景
在业务中，数据倾斜的出现意味着某些任务需要处理的数据量远远大于其他任务，这可能导致整体作业的延迟。存在大量空值对 Spark 处理性能有着显著影响。具体影响如下：
- **性能下降**：空值在 Shuf
目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1) 避免 shuffle 过程2) 缩小 key 粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个 task 的数据量）3) 增大 key 粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个 task 的数据量）解决方案二：过滤导致倾斜的 key解决方案三：提高 shuffle 操作中的 reduce 并行度reduce 端并行度的设置
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2023-08-23 18:11:30
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# 如何解决 Spark 处理数据倾斜问题
## 介绍
在使用 Spark 进行大规模数据处理时，经常会遇到数据倾斜的问题，即某些 key 的数据量过大，导致任务执行效率低下。本文将介绍如何解决 Spark 处理数据倾斜的方法，帮助新手开发者快速入门。
## 解决流程
首先，我们来看一下解决数据倾斜问题的整个流程，如下表所示：
```mermaid
erDiagram
数据倾斜问题解
原创
2024-03-02 03:55:24
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Spark是什么？
Apache Spark 是一个运算快速、通用性高的集群计算平台。
快速：
Spark扩展了流行的MapReduce数据处理模式以支持更多的数据处理类型，如：即席查询、流处理。当处理大数据时速度是很重要的，这关系到是及时能看到结果还是让人等上几分钟或者几小时。Spark提供了一种基于内存的
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2023-06-20 09:30:37
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# 特征工程中的空值处理与Spark实现
特征工程是机器学习中极为重要的一环，它涉及到从原始数据中提取和选择有意义的特征，以提升模型性能。在特征工程的过程中，空值处理是一个常见且重要的步骤，因为数据中的空值会影响模型的训练和预测效果。本文将介绍在Spark中如何进行空值处理，并附带相应的代码示例。同时，为了更好地呈现项目进度，本文包含一个甘特图示例。
## 1. 什么是空值处理？
在数据集中
RDD 编程补充：1.数值RDD的统计操作Spark对包含数值数据的RDD提供了一些描述性的统计操作，Spark的数值操作是通过流式算法实现的，允许以每次一个元素的方式构建出模型。这些统计数据都会在调用stats()时通过一次遍历数据计算出来，并以StatsCounter对象返回。方法含义count()RDD中的元素个数mean()元素的平均值sum()总和max()最大值min()最小值vari
数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中，针对不同的数据分布情况，可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜（data skew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等，发生数据倾斜时，可能就是你的代码中使
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2024-04-14 13:49:23
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1. 问题现象 最近在做一个类似页面pv的累加统计，根据页面id维度来统计一段时间内收到了数据。 下面模拟的是处理数据的原始程序。2. 原始处理2.1.模拟kafka源import org.apache.flin
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2024-08-26 14:39:16
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本文来源Alibabasqd大神的投稿在大数据分析和计算的场景当中，我们经常会遇到的一个问题就是数据倾斜。数据倾斜的意思很简单，即数据分布不均匀。实际上真实的数据天然就是不均匀的，符合28定律和马太效应。比如电商场景当中，头部的20%的商家占据了全平台80%的流量。或者是订单当中存在爆款，某几件商品占据了大量的订单。在这种情况下，当我们按照订单或者是商家分组进行数据处理的时候就会遇到数据倾斜。以M
原创
2021-04-30 14:47:54
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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
~~~
1.HiveETL预处理 简述：预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join，然后在spark作业中针对的数据源就是预处理后的Hive表，不需要使用原先的shuffle类算子执行。 使用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应100w数 ...
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2021-09-06 13:58:00
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文章目录一、spark1.调优概述2.数据倾斜发生时的现象慢OOM3.数据倾斜发生的原理常见的进行shuffle（数据分发的规则）规则有那些？根据这五种方案，组合出一些解决数据倾斜的解决方案呢？mapjoin有数据倾斜问题么？ 如果一个mapreduce程序没有reducer阶段，会有数据倾斜么？4.如何定位导致数据倾斜的代码{1}某个task执行特别慢的情况首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个
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2023-12-07 22:19:21
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