# SparkSQL 数据倾斜解决方法
在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题，尤其在 SparkSQL 中。数据倾斜指的是某些数据分区中的数据量过大，导致无法均匀地分配计算任务，从而影响作业的性能。在本文中，我们将介绍一些常见的 SparkSQL 数据倾斜解决方法，并给出代码示例来演示如何应用这些方法。
## 数据倾斜的原因
数据倾斜可能由多种原因导致，比如数据分布不均匀、连接键选择
1、避免shuffle，改reduce join为map join，适用于JOIN的时候有一个表是小表的情况，直接使用collect()获取小表的所有数据，然后brodcast，对大表进行MAP，MAP时直接提取broadcast的小表数据实现JOIN；2、随机数的方案，对于聚合类操作，可以分步骤进行聚合，第一步，在原来的KEY后面加上随机数（比如1~10），然后进行聚合（比如
原创
2023-02-06 15:32:05
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前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
前言在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。数据倾斜的种类数据倾斜有两类数据量倾斜：在某些情
2.1 解决方案一：聚合原数据1.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
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2023-09-02 14:19:49
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1、SQL 代码层面优化 Step1、阻塞调度的长耗时 SQL 提取 Step2、划分长耗时 SQL Step3、对长耗时 SQL 逐个分析1.1、数据倾斜优化1.1.1、sqoop 导入数据时的倾斜： 经过分析发现，数据倾斜是因为sqoop 同步数据时，采用的是sys_time字段进行数据进行split的，客户可能在某一时间对业务数据库进行过导入，从而导致很多数据的sys_time 在同一时间。
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2023-09-25 18:44:21
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spark之数据倾斜 什么是数据倾斜由于数据分布不均匀造成时间差异很大产生的一些列异常现象 常见现象 1、个别task作业运行缓慢 2、莫名其妙的OOM（内存溢出）异常一、数据倾斜原因1、针对于个别task作业运行缓慢情况，主要是由于spark作业运行时有两种类型，窄依赖和宽依赖，在进行宽依赖时由于是进行了夸网络传输进行shuffle操作，这是若是某个key值对应数据量过大就会造成这种情况二、解决
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2023-09-04 11:26:18
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一、数据倾斜概述数据倾斜原理
在进行任务计算shuffle操作的时候，少数的task被分配到了大量的数据，是其他task的十倍甚至百倍，导致最终整个spark任务计算特别慢。如何定位原因
主要是根据log日志信息去定位分析定位逻辑，由于代码中有大量的shuffle操作，一个job会划分为多个stage，我们可以观察任务的UI界面，观察是哪一个stage中的task分配主句不均匀，根据代
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2023-08-24 20:38:35
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spark数据倾斜问题
数据倾斜问题的描述在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具有依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个Spark Job分为Stage 0和Stage 1两个Stage，且Stage 1依赖于Stage 0，那Stage 0完全处理结束之前不会处理Stage 1。而Stage 0可能包含N个Task，这N个Task可以
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2023-09-21 18:23:57
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目录调优概述数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码某个task执行特别慢的情况某个task莫名其妙内存溢出的情况查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用Hive ETL预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案五：将reduce join转为m
# Spark SQL数据倾斜的解决方法：扩容
在使用Spark SQL进行大数据处理时，我们常常会遇到数据倾斜的情况。数据倾斜指的是在一个或多个分区中的数据量远远超过其他分区，导致计算资源无法充分利用，从而降低整体计算性能。为了解决数据倾斜问题，我们可以采取一种简单有效的方法：扩容。
## 数据倾斜问题分析
数据倾斜通常发生在聚合操作或连接操作中，比如group by、join等，导致某个
# Spark数据倾斜的原因现象及解决方法
## 摘要
本文将介绍Spark数据倾斜的原因现象以及解决方法。我们将通过一个表格展示整个处理过程，并给出每一步所需的代码，并对代码进行注释。
## 1. 数据倾斜的原因现象
数据倾斜是指在Spark任务中，某些分区的数据量远远大于其他分区，导致任务的执行时间明显延长，从而影响整体的性能。数据倾斜常见的原因现象包括：
1. 数据分布不均匀：数据分
在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的
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2018-07-21 17:21:00
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数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的
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2023-08-16 17:41:43
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Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势 发表于 2017-02-28 | 更新于 2017-10-17 |
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Joi
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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使用 Hive ETL 预处理数据（1）方案适用场景：如果导致数据倾斜的是 Hive 表），然后.
原创
2022-07-02 00:01:15
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数据倾斜一、什么是数据倾斜二、数据倾斜产生的原因三、产生数据倾斜的业务场景及解决方法（一）、大小表关联（二）、group by产生数据倾斜（三）、join关联时有空值（四）、关联时数据类型不同（五）、查询中包含 count（distinct）时四、Hive调优(一)、参数优化 一、什么是数据倾斜 数据倾斜是由于数据分布不均匀，某个类型的数据量特别大，造成数据存储或者计算时集中分布到某一个节点
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2023-09-01 16:14:38
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1.聚合源数据 （1）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，将同一key
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2023-09-02 07:41:33
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解决数据倾斜的办法，前辈已经写得非常完整了，我这里就直接搬砖吧 （建议先看这个链接文章，非常好） 下面是自己的总结：一、Hadoop中的数据倾斜：什么是数据倾斜？（见下图）简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 value
