### Spark SQL Task倾斜解决方案
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"Spark SQL Task倾斜"。下面是一个简单的流程图和表格，帮助你理清整个解决方案的步骤。
```mermaid
flowchart TD
Start --> CheckData
CheckData --> PreprocessData
Preproce
数据倾斜是在大数据处理中经常遇到的一个问题，它会导致部分任务的执行速度明显慢于其他任务，从而影响整个作业的性能。在Spark中，也会出现数据倾斜的情况，特别是在使用Spark UI进行任务监控时，我们可能会发现一些task的执行时间明显偏高，这就是数据倾斜的表现之一。
### 什么是Spark UI
Spark UI是Apache Spark提供的一个用于监控Spark作业执行情况的用户界面，
spark数据倾斜什么是数据倾斜解决方法（思路和hive其实比较像）一、使用Hive ETL预处理数据二、过滤少数导致倾斜的key三、提高shuffle操作的并行度四、两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）五、将reduce join转为map join六、采样倾斜key并分拆join操作 什么是数据倾斜数据倾斜是大数据领域一个很常见的问题，通常表现为其余task很早就完成 了，但是极个别task时效
转载
2023-10-09 05:53:06
64阅读
# 如何处理spark数据倾斜问题
作为一名经验丰富的开发者，对于处理spark数据倾斜问题有着丰富的经验。现在有一位刚入行的小白不知道如何实现“spark 数据倾斜到一个task上”，下面我将逐步教会他如何处理这个问题。
## 整件事情的流程
首先，让我们看一下整个处理数据倾斜的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 发现数据倾斜问题 |
| 2 |
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
行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
转载
2023-10-08 21:43:17
72阅读
在实际使用过程中，我们经常会遇到数据倾斜的问题，导致Spark作业运行缓慢甚至失败。本文将介绍如何解决Spark数据倾斜问题。数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点上的数据比其他节点上的数据更多或更少，从而导致Spark作业运行缓慢或失败。例如，在使用Group By操作时，如果某些key的值比其他key的值更多，则会导致一些节点的负载更高，从而可能导致数据倾斜问题。 数据倾斜
转载
2023-09-02 10:36:36
55阅读
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
转载
2023-10-27 06:23:27
42阅读
Hbase的列式存储和Parquet列式文件
说明Parquet 列时存储和 Hbase的存储Parquet结构1.特点
列式存储
自带Schema
具备Predicate Filter特性
Predicate Filter。先判断一个文件中是否存在符合条件的数据，有则加载相应的数据，否则跳过
2.文件构成
Parquet
转载
2023-09-01 11:13:34
55阅读
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
转载
2023-05-30 15:09:10
268阅读
在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
转载
2023-08-11 14:18:10
166阅读
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
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
转载
2023-10-27 14:22:24
97阅读
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
转载
2023-10-08 10:05:28
105阅读
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
转载
2023-08-16 13:07:41
175阅读
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，
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
转载
2023-08-23 18:11:30
176阅读
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： 1）key分布不均匀； 2）建表时考虑不周 我们举一个例子，就
转载
2023-09-13 21:47:58
118阅读
spark的数据倾斜调优方案归纳总结：不来虚的，直接上解决方法。数据倾斜产生原因：在运算过程中把数据分配给不同的Task，一般需要Shuffle过程，同一个Key都会交给Task处理，但是有时同一个Key的values数据量太多造成数据堆积等。判断是否发生数据倾斜：通过Web UI查看Task的metrics某些Task相当于其他大多数Task来说所消耗相当长的时间。数据倾斜解决方案：（1）对源数
转载
2023-10-10 09:03:58
0阅读
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
转载
2023-07-12 11:56:51
91阅读
