# 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 |
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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# Spark产生数据倾斜的原因及解决方案
Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，因其高效、灵活的特性而受到青睐。然而，在实际使用过程中，数据倾斜往往会导致性能下降，处理延迟增大，甚至可能导致作业失败。本文将探讨Spark中数据倾斜的主要原因，并提供一些解决方案，帮助开发者更好地处理这类问题。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜通常是指在分布式计算中，由于某些特定的键（key
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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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
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2023-11-19 08:39:47
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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
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
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
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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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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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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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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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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前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优 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
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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Spark数据倾斜(数据分布不均匀)数据倾斜发生时的现象：绝大多数task（任务）执行得都非常快，但个别task执行极慢。OOM(内存溢出)，这种情况比较少见。数据倾斜发生的原理数据倾斜的原理很简单：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，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大，就会发生数据倾斜。比如，
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2024-06-01 20:52:26
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介绍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个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是
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2023-10-08 10:05:28
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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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