PostgreSQL 膨胀点 sql数据膨胀

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技术领航者之声 2024-08-26 07:43:00

文章标签 PostgreSQL 膨胀点大数据 java 数据 SQL 文章分类 云原生云计算

目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。

主要分为以下三个部分：

第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题。

第二部分，介绍当数据倾斜与数据膨胀发生时，如何排查与定位。

第三部分，会从系统层面给出常见优化思路

数据倾斜

数据倾斜是指在分布式计算时，大量相同的key被分发到同一个reduce节点中。针对某个key值的数据量比较多，会导致该节点的任务数据量远大于其他节点的平均数据量，运行时间远高于其他节点的平均运行时间，拖累了整体SQL执行时间。

其主要原因是key值分布不均导致的Reduce处理数据不均匀。本文将从Map端优化，Reduce端优化和Join端优化三方面给出相应解决方案。

数据膨胀

数据膨胀是指任务的输出条数/数据量级比输入条数/数据量级大很多，如100M的数据作为任务输入，最后输出1T的数据。这种情况不仅运行效率会降低，部分任务节点在运行key值量级过大时，有可能发生资源不足或失败情况。

排查定位篇

1.首先检查输入数据量级。与其他天相比有无明显量级变化，是否因为数据量级的问题天然引起任务运行时间过长，如双11，双十二等大促节点。

2.观察执行任务拆分后各个阶段运行时间。与其他天相比有无明显量级变化；在整个执行任务中时间耗时占比情况。

3.最耗时阶段中，观察各个Task的运行情况。Task列表中，观察是否存在某几个Task实例耗时明显比平均耗时更长，是否存在某几个Task实例处理输入/输出数据量级比平均数据量级消费产出更多。

4.根据步骤3中定位代码行数，定位问题业务处理逻辑。

优化篇

数据倾斜

1. Map端优化

1.1 读取数据合并

在数据源读取查询时，动态分区数过多可能造成小文件数过多，每个小文件至少都会作为一个块启动一个Map任务来完成。对于文件数量而言，等于 map数量 * 分区数。对于一个Map任务而言，其初始化的时间可能远远大于逻辑处理时间，因此通过调整Map参数把小文件合并成大文件进行处理，避免造成很大的资源浪费。

1.2 列裁剪

减少使用select * from table语句，过多选择无用列会增加数据在集群上传输的IO开销；

对于数据选择，需要加上分区过滤条件进行筛选数据。

1.3 谓词下推

在不影响结果的情况下，尽可能将过滤条件表达式靠近数据源位置，使之提前执行。通过在map端过滤减少数据输出，降低集群IO传输，从而提升任务的性能。

1.4 数据重分布

在Map阶段做聚合时，使用随机分布函数distribute by rand()，控制Map端输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端（默认hash算法），打乱数据分布，至少不会在Map端发生数据倾斜。

2. Reduce端优化

2.1 关联key空值检验

部分实例发生长尾效应，很大程度上由于null值，空值导致，使得Reduce时含有脏值的数据被分发到同一台机器中。

针对这种问题SQL，首先确认包含无效值的数据源表是否可以在Map阶段直接过滤掉这些异常数据；如果后续SQL逻辑仍然需要这些数据，可以通过将空值转变成随机值，既不影响关联也可以避免聚集。

2.2 排序优化

Order by为全局排序，当表数据量过大时，性能可能会出现瓶颈；Sort by为局部排序，确保Reduce任务内结果有序，全局排序不保证；Distribute by按照指定字段进行Hash分片，把数据划分到不同的Reducer中；CLUSTER BY：根据指定的字段进行分桶，并在桶内进行排序，可以认为cluster by是distribute by+sort by。

对于排序而言，尝试用distribute by+sort by确保reduce中结果有序，最后在全局有序。