# SparkSQL中的Group By倾斜问题解决方法
在使用SparkSQL进行数据处理时，经常会遇到Group By倾斜现象，即某些key的数据量远远大于其他key，导致任务执行时间过长，甚至造成作业失败。本文将介绍Group By倾斜问题的原因，以及如何通过一些技术手段来解决这个问题。
## 什么是Group By倾斜
在SparkSQL中，Group By操作是一种常见的数据处理操
过滤导致倾斜的key方案实现原理：将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。 方案缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。 方案实践经验：在项目中我们也采用过这种方案解决数据倾斜。 有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后
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）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜 和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa
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2023-09-11 22:44:32
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数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
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2023-09-16 14:59:43
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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
数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理速度远低于平均计算速度，从而拖延导致整个计算过程过慢，影响整个计算性能。数据倾斜带来的问题单个或者多个Task长尾执行，拖延整个任务运行时间，导致整体耗时过大。单个Task处理数据过多，很容易导致OOM。数据倾斜的产生原因数据倾斜一般是发生
#### 数据倾斜产生原因概述 我们以Spark和Hive的使用场景为例。 他们在做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Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 一般来说，数据倾斜原因有以下几方面： key分布不均匀 业务数据本身
## SparkSQL 数据倾斜
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当某些数据在分布式环境下分布不均匀时，就会导致部分节点负载过高，从而影响整个作业的执行效率。SparkSQL 是大数据处理中常用的工具之一，本文将介绍在 SparkSQL 中如何处理数据倾斜问题，并给出相关示例代码。
### 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式计算环境中，某些数据的分布不均匀，导致部分节点负载过高
# SparkSQL 数据倾斜的自动处理
在大数据处理的场景中，数据倾斜是一个常见且棘手的问题。它通常发生在某些分组聚合操作中，特定的key对应的值远大于其他key，导致执行效率低下，这也就引发了我们对于如何自动优化数据倾斜处理的关注。本文将通过代码示例来介绍如何在SparkSQL中处理这个问题，并结合Mermaid图示化或者类图帮助更好地理解。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是在分布
# SparkSQL数据倾斜
## 简介
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当数据在分布式计算中不均匀地分布在不同的节点上时，就会出现数据倾斜。数据倾斜会导致计算节点的负载不平衡，导致部分节点的计算速度变慢，从而影响整个作业的执行效率。
SparkSQL是Apache Spark提供的用于处理结构化数据的模块。它使用了类似于SQL的语法来查询和处理数据。本文将介绍如何使用SparkS
原创
2023-07-16 18:14:26
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# 数据倾斜在 SparkSQL Join 中的应用与解决
数据倾斜是大数据处理中常见的问题之一，当在 SparkSQL 中进行 Join 操作时，如果数据分布不均匀，就容易出现数据倾斜现象，导致部分任务处理时间过长，从而影响整体任务的执行效率。本文将介绍在 SparkSQL 中遇到数据倾斜问题时的应对方法。
## 1. 数据倾斜的原因
数据倾斜通常是由于某些 key 的数据量过大或者数据分
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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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
一、数据倾斜发生的原理原理：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，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的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
一:什么情况会出现数据倾斜?哪些情况会出现数据倾斜:1、shuffle的时候，如果这个产生shuffle的字段为空，会出现数据倾斜2、key有很多，分区数设置的过少，导致很多key聚集在一个分区出现数据倾斜3、当某一个表中某一个key数据特别多，然后使用group by 就会出现数据倾斜4、大表 join 小表 ,这两个表中某一个表有某一个key或者某几个key数据比较多，会出现数据倾斜5、大表
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2023-08-02 10:36:46
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1 什么是数据倾斜数据倾斜即指在大数据计算任务中某个处理任务的进程（通常是一个JVM进程）被分配到的任务量过多，导致任务运行时间超长甚至最终失败，进而导致整个大任务超长时间运行或者失败。外部表现的话，在HiveSQL任务里看到map或者reduce的进度一直是99%持续数小时没有变化；在SparkSQL里则是某个stage里，正在运行的任务数量长时间是1或者2不变。总之如果任务进度信息一直在输出，
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
一、数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中。执行Spark作业时，数据倾斜一般发生在shuffle过程中，因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理。在执行shuffle过程中，Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理，如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作。在此过程中，如果各
spark数据倾斜处理方案解决方案一：过滤少数导致倾斜的key**方案适用场景：**如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。**方案实现思路：**如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少
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2023-08-08 08:44:04
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数据倾斜分类join其中一个表数据量小，key比较集中分发到某一个或几个reduce的数据远高于平均值大表与小表，空值过多这些空值都由一个reduce处理，处理慢group bygroup by 维度太少，某字段量太大处理某值的reduce非常慢count distinct某些特殊值过多处理此特殊值的reduce慢数据倾斜原因分析数据倾斜表现任务日志进度长度为99%，在日志监控进度条显示只有几个r
