# Spark 数据倾斜与 GroupBy 问题的解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的数据处理引擎。然而，当数据分布不均时，特别是在进行 `groupBy` 操作时，可能会出现数据倾斜的问题。本文将探讨什么是数据倾斜，它如何影响 Spark 作业性能，以及如何解决这一问题。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式数据处理过程中，某些操作对计算资源的需求
# Spark GroupBy 数据倾斜的解决方案
在使用Apache Spark进行数据处理时，GroupBy操作是一个非常常见且强大的功能。然而，在处理大规模数据时，我们可能会面临一个问题：数据倾斜。数据倾斜会导致任务执行时间异常延长，从而影响整个计算过程的效率。本文将探讨数据倾斜的问题及其解决方案。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在进行数据分组操作时，某些组的数据量远远大于其他组
原创
2024-10-12 06:00:17
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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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在大数据开发中，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。该篇博客参考美团的spark高级版，修改了代码使用了scala写的。 &nbs
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2024-01-11 09:09:53
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数据倾斜的原因： 在数据中存在一个或少数数量key对应的数据量特别大，导致在spark处理task进行shuffle的时候，大部分task都很快的执行完毕，剩下的少数task执行时间特别长甚至直接fail。解决方案： 1、直接从源头进行解决： 1.1 在spark的上游--处理源数据的过程中，直接将
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2023-07-12 11:56:51
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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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2024-04-16 15:20:32
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Spark 数据倾斜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小时完成，
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2023-10-10 17:39:35
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如何定位数据倾斜数据倾斜一般会发生在shuffle过程中。很大程度上是你使用了可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。spark 调优: 调优工具: 1、Spark Web UI Spark内置应用运行监控工具 2、
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2023-11-09 14:32:04
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数据倾斜是在大数据计算中常见的问题，用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配 到一个分区里,造成了’一个人累死,其他人闲死’的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先 一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说 效率是十分低下的。 以下针对spark具体计算场景，给出数据倾斜解
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2023-09-29 09:56:14
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## SparkSQL GroupBy 数据倾斜处理
### 1. 背景介绍
在SparkSQL中，当使用GroupBy操作时，可能会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜指的是某个或某些key的数据量远远大于其他key的数据量，导致在进行聚合操作时，这些key所对应的数据将会集中在一台或少数几台Executor上进行处理，而其他Executor则处于空闲状态，造成了资源浪费和性能下降。
为了解决数据倾
原创
2023-08-26 14:07:57
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# Spark SQL GroupBy 数据倾斜问题解析
在大数据处理领域，Spark 是一个极受欢迎的数据处理框架。尽管它提供了强大的数据处理能力，但在某些操作（如 `groupBy`）中仍可能面临数据倾斜的问题。本文将深入探讨什么是数据倾斜、如何检测和解决这一问题，并提供相关的代码示例。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指当数据在处理过程中，某些分区的数据量显著大于其他分区时，导致运算
原创
2024-10-09 05:09:14
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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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数据倾斜解决方案目录
数据倾斜解决方案 * 聚合源数据 * 提高shuffle操作的reduce并行度 * 使用随机key实现双重聚合 * 将reduce join转为map join * sample采样倾斜key进行两次join * 使用随机数以及扩容表进行join聚合源数据1. 第一种方案一般都是hive表中对每个key进行聚合，按照key进行分组，将key对应的所有的values，全部用一
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2023-11-14 14:33:48
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1. truncate table 表A：平时我们都是用的delete来删除表数据，其实并没有删除干净，因为还有表空间及磁盘保留的数据，很占内存，也是为什么你查数据越来越慢的原因之一，所以用 truncate table 能够干净的删除。 2.decode性能比case when 要高些decode(bill_state,0,'暂存',1,'保存',2,'
数据倾斜：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。解决数据倾斜，归根结底是使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去。一、原因1、join（1）其中一个表较小，但是key集中。分
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2024-07-23 21:04:32
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Spark代码可读性与性能优化——示例六（GroupBy、ReduceByKey）1. 普通常见优化示例1.1 错误示例 groupByKeyimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object GroupNormal {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf =
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2023-10-16 20:02:22
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在处理 Java 中的复杂数据操作时，经常会遇到“groupby 后再 groupby”的情况。通过对数据的分组与聚合来获取更高层次的统计信息，可以在数据分析与报表生成中发挥巨大的作用。然而，由于这种操作在较为复杂的场景下可能会引入性能挑战，以及可能导致数据操作的逻辑混乱，详细了解其实现方式和优化技巧显得尤为重要。
### 版本对比
在 Java 中，不同版本可能在处理 `groupby` 时
在处理Java中的数据时，我们经常会遇到需要使用`groupBy`操作对数据进行分组的情况。在某些情况下，我们可能还需要对已经分组的数据进行二次分组（再`groupBy`）。这种情况不仅涉及到数据处理的复杂性，也影响到性能和资源的使用，因此需要深入理解其背后的原理与应用场景。
## 背景定位
在数据处理中，`groupBy`操作是一种常见的聚合和分组方式。在Java中，我们通常借助Stream
Android调用照相机展示高清图片及展示图片时图片倾斜问题一、概述二、配置权限三、封装CameraUtil工具类1、Android调用照相机2、调用系统相册3、拍摄完毕或在相册选取好照片后处理图片四、MainActivity如何调用五、Layout布局文件查看源码 一、概述由于需要做一个调用Android原生照相机并展示出清楚的图片的demo，在网上查找了很多资料，没有找到一个我希望的完整文章
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2023-07-01 18:34:20
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概述今天主要介绍如何通过Performance-Schema得到DBA关心的数据，比如哪个SQL执行次数最多，哪个表访问最频繁，哪个锁最热等信息。通过充分利用Performance-Schema表的数据，让DBA更了解DB的运行状态，也更有助于排查定位问题。这里主要借助了events_statements_summary_by_digest ，这个表保存着许多关键指标，抓取了与每条标准化语句有关的
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2024-09-19 13:59:29
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