1. 什么是数据倾斜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）。2. 解决数据倾斜需要搞定 Shuffle；搞定业务场景；搞定 CPU core 的使用情况；搞定 OOM 的根本原因等：一般都因为数据倾斜（
# Spark UI查看数据倾斜的科普文章
数据倾斜是大数据处理中的一个常见问题，它发生在处理某些具有不均衡数据分布的任务时。这种问题通常会导致某些任务耗时过长，从而影响整体性能。在Spark中，数据倾斜会显著降低作业的执行效率，因此了解如何通过Spark UI来识别和解决数据倾斜问题显得尤为重要。本文将详细介绍如何利用Spark UI查看数据倾斜，并提供一些典型的代码示例。
## 什么是数据
#数据倾斜调优绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。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
一、什么是数据倾斜对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等
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
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2024-02-23 12:29:08
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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
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2023-10-09 05:53:06
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1.避免数据源倾斜-HDFSSpark通过 textFile(path, minPartitions) 方法读取文件时，使用 TextInputFormat。对于不可切分的文件，每个文件对应一个 Split 从而对应一个 Partition。此时各文件大小是否一致，很大程度上决定了是否存在数据源侧的数据倾斜。另外，对于不可切分的压缩文件，即使压缩后的文件大 小一致，它所包含的实际数据量也可能差别很
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2023-09-25 20:07:36
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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，
原创
2024-04-03 06:24:48
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一、什么是数据倾斜在分布式集群计算中，数据计算时候数据在各个节点分布不均衡，某一个或几个节点集中80%数据，而其它节点集中20%甚至更少数据，出现了数据计算负载不均衡的现象。数据倾斜在MR编程模型中是十分常见的，用最通俗的话来讲，数据倾斜就是大量的相同key被分配到一个partition里，而其它partition被分配了少量的数据。这时候我们就认为是数据倾斜了二、数据倾斜的影响造成了“少数人累死
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2023-10-21 09:40:21
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文章目录Spark 数据倾斜解决方案1 聚合原数据1.1 避免shuffle过程1.2 缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）2 过滤导致倾斜的key3 提高shuffle操作中的reduce并行度3.1 reduce端并行度的设置3.2 reduce端并行度设置存在的缺陷4 使用随机key实现双重聚合
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2024-08-01 15:48:05
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# 使用 Spark 找到引发数据倾斜的 Key
## 引言
在大数据处理场景中，数据倾斜是一个非常常见且令人头疼的问题。当某些 Key 的数据量过大时，Spark 计算资源可能无法有效利用，从而导致性能下降。这篇文章将介绍如何使用 Spark 找到引发数据倾斜的 Key，并提供相应的代码示例。
## 数据倾斜的概念
在分布式计算中，数据倾斜指某些节点处理的数据量远远超过其他节点，导致处理
16年骑行到一个上坡时候，正好下着冰雹，有点累就停了下来，转身觉得风景很美，随手拍下了这张照片。累了就歇一会。一 什么是数据倾斜1.先回顾一下并行计算和分布式计算并行计算：单个计算机内同时处理多个计算任务。（单机多核处理任务）分布式计算：将计算任务分配给多台计算机或者节点处理的方式。（多机多核处理任务）2.数据倾斜处理海量数据时候，通过分布式计算，使用多个节点帮我们处理海量数据，假如每个节点计算资
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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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
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2023-09-02 10:36:36
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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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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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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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