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Map join引起的数据倾斜问题的解释
2019-03-26 08:42:19Map join引起的数据倾斜问题的解释 普通的join,那么肯定要走shuffle,那么普通的join 肯定走的是reduce join 先将所有相同的key,对应的values,汇聚到一个task中,然后再进行join。 将reduce join转换为map join。...Map join引起的数据倾斜问题的解释
普通的join,那么肯定要走shuffle,那么普通的join 肯定走的是reduce join
先将所有相同的key,对应的values,汇聚到一个task中,然后再进行join。
将reduce join转换为map join。spark中 如果两个RDD要进行join,其中一个RDD是比较小的。一个RDD是一百万数据,一个RDD是一万数据。
如果一个RDD很小 broadcast(广播变量出去的那个小数据以后,就会在每个executor manager中都驻留一份。要确保你的内存)正常join是在reduce端join 会经过shuffle 数据重新分区以后会产生数据倾斜 如果map join把小表缓存在内存中 直接在map端进行计算 出结果 不会产生shuffle过程 所以会解决 数据倾斜问题
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解释需求曲线问什么向右下方倾斜
2010-05-03 10:55:58经济学原理中需求曲线为什么向右下方倾斜的详细解释。 -
大数据中的数据倾斜
2018-08-29 13:59:45详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因 如何解决(优化)数据倾斜问题? 0x01 什么是数据倾斜 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的分散度不够,导致大量的数据集中到了一台...文章结构
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先大致解释一下什么是数据倾斜
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再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况
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详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因
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如何解决(优化)数据倾斜问题?
0x01 什么是数据倾斜
简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的分散度不够,导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算,这些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。
一、关键字:数据倾斜
相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如:
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用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%
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用SparkStreaming做实时算法时候,一直会有executor出现OOM的错误,但是其余的executor内存使用率却很低。
这些问题经常会困扰我们,辛辛苦苦等了几个小时的数据就是跑不出来,心里多难过啊。
例子很多,这里先随便举两个,后文会详细的说明。
二、关键字:千亿级
为什么要突出这么大数据量?先说一下笔者自己最初对数据量的理解:
数据量大就了不起了?数据量少,机器也少,计算能力也是有限的,因此难度也是一样的。凭什么数据量大就会有数据倾斜,数据量小就没有?
这样理解也有道理,但是比较片面,举两个场景来对比:
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公司一:总用户量1000万,5台64G内存的的服务器。
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公司二:总用户量10亿,1000台64G内存的服务器。
两个公司都部署了Hadoop集群。假设现在遇到了数据倾斜,发生什么?
公司一的数据分时童鞋在做join的时候发生了数据倾斜,会导致有几百万用户的相关数据集中到了一台服务器上,几百万的用户数据,说大也不大,正常字段量的数据的话64G还是能轻松处理掉的。
公司二的数据分时童鞋在做join的时候也发生了数据倾斜,可能会有1个亿的用户相关数据集中到了一台机器上了(相信我,这很常见),这时候一台机器就很难搞定了,最后会很难算出结果。
0x02 数据倾斜长什么样
笔者大部分的数据倾斜问题都解决了,而且也不想重新运行任务来截图,下面会分几个场景来描述一下数据倾斜的特征,方便读者辨别。
由于Hadoop和Spark是最常见的两个计算平台,下面就以这两个平台说明:
一、Hadoop中的数据倾斜
Hadoop中直接贴近用户使用使用的时Mapreduce程序和Hive程序,虽说Hive最后也是用MR来执行(至少目前Hive内存计算并不普及),但是毕竟写的内容逻辑区别很大,一个是程序,一个是Sql,因此这里稍作区分。
Hadoop中的数据倾斜主要表现在、ruduce阶段卡在99.99%,一直99.99%不能结束。
这里如果详细的看日志或者和监控界面的话会发现:
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有一个多几个reduce卡住
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各种container报错OOM
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读写的数据量极大,至少远远超过其它正常的reduce
伴随着数据倾斜,会出现任务被kill等各种诡异的表现。
经验:Hive的数据倾斜,一般都发生在Sql中Group和On上,而且和数据逻辑绑定比较深。
二、Spark中的数据倾斜
Spark中的数据倾斜也很常见,这里包括Spark Streaming和Spark Sql,表现主要有下面几种:
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Executor lost,OOM,Shuffle过程出错
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Driver OOM
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单个Executor执行时间特别久,整体任务卡在某个阶段不能结束
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正常运行的任务突然失败
补充一下,在Spark streaming程序中,数据倾斜更容易出现,特别是在程序中包含一些类似sql的join、group这种操作的时候。 因为Spark Streaming程序在运行的时候,我们一般不会分配特别多的内存,因此一旦在这个过程中出现一些数据倾斜,就十分容易造成OOM。
0x03 数据倾斜的原理
一、数据倾斜产生的原因
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设计到,countdistinct、group by、join等操作,这些都会触发Shuffle动作,一旦触发,所有相同key的值就会拉到一个或几个节点上,就容易发生单点问题。
二、万恶的shuffle
Shuffle是一个能产生奇迹的地方,不管是在Spark还是Hadoop中,它们的作用都是至关重要的。关于Shuffle的原理,这里不再讲述,看看Hadoop相关的论文或者文章理解一下就ok。这里主要针对,在Shuffle如何产生了数据倾斜。
Hadoop和Spark在Shuffle过程中产生数据倾斜的原理基本类似。如下图。
大部分数据倾斜的原理就类似于下图,很明了,因为数据分布不均匀,导致大量的数据分配到了一个节点。
三、从数据角度来理解数据倾斜
我们举一个例子,就说数据默认值的设计吧,假设我们有两张表:
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user(用户信息表):userid,register_ip
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ip(IP表):ip,register_user_cnt
这可能是两个不同的人开发的数据表,如果我们的数据规范不太完善的话,会出现一种情况,user表中的register_ip字段,如果获取不到这个信息,我们默认为null,但是在ip表中,我们在统计这个值的时候,为了方便,我们把获取不到ip的用户,统一认为他们的ip为0。
两边其实都没有错的,但是一旦我们做关联了会出现什么情况,这个任务会在做关联的阶段,也就是sql的on的阶段卡死。
四、从业务计角度来理解数据倾斜
数据往往和业务是强相关的,业务的场景直接影响到了数据的分布。
再举一个例子,比如就说订单场景吧,我们在某一天在北京和上海两个城市多了强力的推广,结果可能是这两个城市的订单量增长了10000%,其余城市的数据量不变。
然后我们要统计不同城市的订单情况,这样,一做group操作,可能直接就数据倾斜了。
0x04 如何解决
数据倾斜的产生是有一些讨论的,解决它们也是有一些讨论的,本章会先给出几个解决数据倾斜的思路,然后对Hadoop和Spark分别给出一些解决数据倾斜的方案。
注意: 很多数据倾斜的问题,都可以用和平台无关的方式解决,比如更好的数据预处理, 异常值的过滤等,因此笔者认为,解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解,这两个搞清楚了,数据倾斜就解决了大部分了。
一、几个思路
解决数据倾斜有这几个思路:
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业务逻辑,我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜,比如上面的例子,我们单独对这两个城市来做count,最后和其它城市做整合。
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程序层面,比如说在Hive中,经常遇到
count(distinct)
操作,这样会导致最终只有一个reduce,我们可以先group 再在外面包一层count,就可以了。 -
调参方面,Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。
二、从业务和数据上解决数据倾斜
很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。我们举几个场景,并分别给出它们的解决方案。
数据分布不均匀:
前面提到的“从数据角度来理解数据倾斜”和“从业务计角度来理解数据倾斜”中的例子,其实都是数据分布不均匀的类型,这种情况和计算平台无关,我们能通过设计的角度尝试解决它。
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有损的方法:
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找到异常数据,比如ip为0的数据,过滤掉
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无损的方法:
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对分布不均匀的数据,单独计算
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先对key做一层hash,先将数据打散让它的并行度变大,再汇集
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数据预处理
三、Hadoop平台的优化方法
列出来一些方法和思路,具体的参数和用法在官网看就行了。
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mapjoin方式
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count distinct的操作,先转成group,再count
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万能膏药:hive.groupby.skewindata=true
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left semi jioin的使用
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设置map端输出、中间结果压缩。(不完全是解决数据倾斜的问题,但是减少了IO读写和网络传输,能提高很多效率)
四、Spark平台的优化方法
列出来一些方法和思路,具体的参数和用法在官网看就行了。
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mapjoin方式
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设置rdd压缩
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合理设置driver的内存
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Spark Sql中的优化和Hive类似,可以参考Hive
0xFF 总结
数据倾斜的坑还是很大的,如何处理数据倾斜是一个长期的过程,希望本文的一些思路能提供帮助。
文中一些内容没有细讲,比如Hive Sql的优化,数据清洗中的各种坑,这些留待后面单独的分享,会有很多的内容。
另外千亿级别的数据还会有更多的难点,不仅仅是数据倾斜的问题,这一点在后面也会有专门的分享。
参考
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关于Spark中数据倾斜的几种好的解决方案
2021-02-28 13:18:06前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题...接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,前言
本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题。
原理以及现象
先来解释一下,出现什么现象的时候我们认定他为数据倾斜,以及他数据倾斜发生的原理是什么?
比如一个spark任务中,绝多数task任务运行速度很快,但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢,慢慢的可能就接着报内存溢出的问题了,那么这个时候我们就可以认定他是数据倾斜了。
接下来说一下发生数据倾斜的底层理论,其实可以非常肯定的说,数据倾斜就是发生在shuffle类的算子中,在进行shuffle的时候,必须将各个节点的相同的key拉到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合和join操作等,这个时候其中某一个key数量量特别大,于是就发生了数据倾斜了。
定位数据倾斜的代码
上面我们知道了数据倾斜的底层原理,那么就好定位代码了,所以我就可以改写这段代码,让spark任务来正常运行了。
我们知道了导致数据倾斜的问题就是shuffle算子,所以我们先去找到代码中的shuffle的算子,比如distinct、groupBYkey、reduceBykey、aggergateBykey、join、cogroup、repartition等,那么问题一定就出现在这里。
找到shuffle类的算子之后,我们知道一个application分为job,那么一个job又划分为多个stage,stage的划分就是根据shuffle类的算子,也可以说是宽依赖来划分的,所以这个时候我们在spark UI界面上点击查看stage,如下图:
可以看到94这一行和91这一行,执行时间明显比其他的执行时间要长太多了,我们就可以肯定一定是这里发生了数据倾斜,然后我们就找到了发生数据倾斜的stage了,然后根据stage划分原理,我们就可以推算出来发生倾斜的那个stage对应的代码中的哪一部分了。
这个时候我们找到了数据倾斜发生的地方了,但是我们还需要知道到底是哪个key数据量特别大导致的数据倾斜,于是接下来来聊一聊这个问题。
找到这个key的算法,我们可以使用采样的方式,对,就是当初虐了我们千百遍的概率论与数理统计的课上讲的采样算法。
代码如下:
val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1) val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey() sampledWordCounts.foreach(println(_))
现在我来简单说一下他的原理,他就是从所有key中,把其中每一个key随机取出来一部分,然后进行一个百分比的推算,学过采样算法的都知道,这是用局部取推算整体,虽然有点不准确,但是在整体概率上来说,我们只需要大概之久可以定位那个最多的key了。
解决数据倾斜的方案
上面我们聊了数据倾斜发生的原理以及如何定位是哪个key发生了数据倾斜,这个时候我们就开始着手解决这个问题了,我把分为七中解决方案,每个方案都有对应的情况,读者可以针对自己的情况来灵活运用。
解决方案一:使用hive ETL预处理数据
先来说一说发生的一个场景:你的业务中有一个需要实时的页面,但是这个页面的数据是基于昨天的数据来进行统计,我们深入到代码中来说就是两个rdd需要先join操作,然后才能进行统计,这个时候,因为其中有rdd的某个key数据量特别大,于是在前端页面需要展示的时候统计一次需要大量的时候,如果你的产品经理就跟你说了,能不能把速度提升一下,我都到外面抽了好几颗烟了,你还没跑出来,这是要让我抽死啊,耗费烟钱啊,你能怎么办?你难道还上去说这是数据倾斜了,我没办法啊,你只能等等吗?这样怕是你脑子瓦特了,于是我们就来注意其中的一个描述,他需要的两个rdd是昨日的数据,所以解决方案就是在晚上12点的时候,我们让spark去先join操作,然后等第二天的时候,你的产品经理去统计的时候,这个时候直接用join好的数据来处理,就不会发生数据倾斜了,因为根本就已经避免了数据倾斜,所以时间非常快。
解决方案二:过滤少数导致清晰的key
上面我们聊了一下用提前先join的办法来解决数据倾斜,但是还是不够完美,因为其实依旧是发生了数据倾斜,只是我们提前就把他运行好了,所以在实时页面的展示的时候可以避免,但是从根本上来说,我们根本没有解决数据清晰的问题,数据倾斜问题依旧存贮。
这个时候我们就来聊下更深一步的解决方案。
这个方案也是有业务场景的,我们继上面那个实时统计的例子来说,假如我们发现两个rdd进行join的中key是毫无用处的,也就是跟我们的业务没有关系,但是我们之前没有注意到,这个时候我们经过深入的分析之后发现确实没啥用,而且还数量巨大,这个时候就简单了,我们就直接用filter算子来过滤掉这些key,然后再入join,这个时候我们就发现了,一下子把数据清晰的key给过滤掉了,我们就不用考虑数据倾斜的问题了。
可以说这个情况也是时常发生的,比如在系统出现异常的情况下,会有大批量固定格式的日志出来,而且都是报错的,对与我们的实际业务其实根本没啥用,我们就可以过滤掉了,再比如在一个业务场景中,有些key对于我们的业务并没有用,我们留着他干啥呢,直接过滤掉,数据越少,计算越快。
但是这种情况并不是所有的情况都有,我们还需要继续深入探究解决方案。
解决方案三:提高shuffle操作的并行度
可以说解决办法要一步一步的来说,我们上面的两种方案都有他极其特殊的地方,并不是特别普遍的,于是,我们来找一个普遍的解决方案,那就是提高shuffle 的并行度。
他的原理很简单,我们知道在rduceBykey中有一个shuffle read task的值默认为200,也就是说用两百个task来处理任务,对于我们一个很大的集群来说,每个task的任务中需要处理的key也是比较多的,这个时候我们把这个数量给提高以爱,比如我么设置reduceBYkey(1000),这个时候task的数量就多了,然后分配到每个task中的key就少了,于是说并行度就提高了。但是总体来说,这种解决办法对于某一个数量特别大的key来说效果甚为,只能说key多的时候,我们可以有一定的程度上环境数据倾斜的问题,所以这种方法也不是我们要找到的最好的办法,他也是有一定的局限性。
任重而道远,我们还需要继续寻找。
解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)
看过了上面哪些方法,局限性都太大,我们还需要寻找。那么解决方案四就比较专业了。
用这个方法就可以解决大部分场景的数据倾斜。
因为这个方法比较重要,所以我把写的详细一些。
这个时候我们有一个rdd,他的其中某一个key数量比较大,我们要进行shuffle的时候,速度比较慢。
比如这个key就是hello,他的条数已经有1万条。
单一的进行shuffle肯定是耗时非常长。所以我们给他打上10以内的随机前缀,例如下面这种形式。
0_hello,1 1_hello,1 2_hello,1 3_hello,1 0_hello,1 2_hello,1 3_hello,1 .....
然后这个时候进行局部的预聚合,比如reduceBykey,上面我是给了三以内的预聚合。于是经过局部的语句和,我们得到了下面这种
0_hello,3000 1_hello,2000 2_hello,2500 3_hello,2500
然后在去掉之前加的随机前缀,在进行聚合,reduceBykey
hello,10000
于是通过这种把key进行拆分的方式,我们把key分配给了一些task去执行任务,经过实验数据表明,这种方法可以提高数倍效率,不知道您看明白了没?
这里我给出具体的一些代码,可以参考:
object WordCountAggTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val array = Array("you you","you you","you you", "you you", "you you", "you you", "you you", "jump jump") val rdd = sc.parallelize(array,8) rdd.flatMap( line => line.split(" ")) .map(word =>{ val prefix = (new util.Random).nextInt(3) (prefix+"_"+word,1) }).reduceByKey(_+_) .map( wc =>{ val newWord=wc._1.split("_")(1) val count=wc._2 (newWord,count) }).reduceByKey(_+_) .foreach( wc =>{ println("单词:"+wc._1 + " 次数:"+wc._2) }) } }
当然了,这种方法也是有局限性的,他适用于聚合类的shuffle操作,如果对于join操作,还是不行的,所以我们接着探究更深入的方法。
解决方案五:将reduce join转整map join
这种方法是有假定的前提的条件的,比如有两个rdd进行join操作,其中一个rdd的数据量不是很大,比如低于1个G的情况。
具体操作是就是选择两个rdd中那个比较数据量小的,然后我们把它拉到driver端,再然后通过广播变量的方式给他广播出去,这个时候再进行join 的话,因为数据都是在同一Executor中,所以shuffle 中不会有数据的传输,也就避免了数据倾斜,所以这种方式很好。
给出参考代码:
object MapJoinTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val lista=Array( Tuple2("001","令狐冲"), Tuple2("002","任盈盈") ) //数据量小一点 val listb=Array( Tuple2("001","一班"), Tuple2("002","二班") ) val listaRDD = sc.parallelize(lista) val listbRDD = sc.parallelize(listb) //val result: RDD[(String, (String, String))] = listaRDD.join(listbRDD) //设置广播变量 val listbBoradcast = sc.broadcast(listbRDD.collect()) listaRDD.map( tuple =>{ val key = tuple._1 val name = tuple._2 val map = listbBoradcast.value.toMap val className = map.get(key) (key,(name,className)) }).foreach( tuple =>{ println("班级号"+tuple._1 + " 姓名:"+tuple._2._1 + " 班级名:"+tuple._2._2.get) }) } }
当然了,这种方法也是有缺陷的,比如两个rdd都非常大,比如超过了10个G,这个时候我们就不能用这种方法了,因为数据量太大了,广播变量还是需要太大的消耗,我们还需要继续探索更深层次的解决办法。于是就有下面这种不可思议的解决办法。
解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作
注意:再讲解本方法之前,我还需要说明一点,如果您没看懂就多看一次,因为这种法方法太不可思议了,真的要明白还是需要一点想想力的,我尽量把它表达的明白些。
在方法五中,我们通过广播的方式可以解决低于5个G以下的两个rdd的操作,但是这个方法是解决超过10个G以上的数据,比如50个G的数据都可以。
实现思路:
1.对包含少数几个数据量过大的key的那个Rdd,通过sample算子采样出一份样本来,然后统计以下每个key的数量,计算出来数据量最大的是哪几个key。
2.然后将这几个key对应的数据从原来的rdd中拆分出来,形成一个单独的rdd,并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀,而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个rdd。
3.接着将需要join的另外一个rdd,也过滤出来那几个倾斜的key对应的数据并形成一个单独的rdd,将每条数据膨胀成n条数据,这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀,不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个rdd。
4.再将附加了随机前缀的独立rdd与另外一个膨胀n倍的独立rdd进行join,此时就可以将原先相同的key打算成n份,分散到多个task中去进行join了。
5.而另外两个普通的rdd就照常join即可。
6.最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可,就是最终join结果。
不知道您看懂了没有?确实比较复杂,但是下面这个更加复杂,如果参透了这一招,下面的一招就很简单了。
解决方案七:谁用随机前缀和扩容rdd进行join
这个方法其实和第六种方法是相同的,但是在解决方案六中,是只有少量的key有数据倾斜,在这个方法中是绝大部分的key都是有数据倾斜的,所以我们这个方法就是不区分那少量key了,直接全部数据加随机前缀,然后扩容进行join。
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浅谈一下数据倾斜的问题
2020-07-07 19:31:52基本上不遇到就看不懂它在说什么是吧,那么下面就我工作遇到的情况我做一个比较片面的解释吧。 一般集群吧起码是3台机器起步,数据都是均匀分布在每台机器上面,但是机器在分发数据的时候是依据某种策略(hash key...1、什么是数据倾斜
百度百科是这么解释的。基本上不遇到就看不懂它在说什么是吧,那么下面就我工作遇到的情况我做一个比较片面的解释吧。
一般集群吧起码是3台机器起步,数据都是均匀分布在每台机器上面,但是机器在分发数据的时候是依据某种策略(hash key或者其他方案)来分散数据的,但当我们的数据非常特殊时,在计算时就会有很小的差距,导致数据在一部分区间聚集,这样在这部分区间的数据都被分配到一台节点上去,然而其他机器的数据量远远不同于这一台机器,这就是所谓的数据倾斜,也就是数据没有完全平均到每个节点。
原因:
可能有很多很多种,要么是数据源问题,要么就是hash的时候出现特殊数据,要么就是节点故障… 今天我就分享一下在编写spark时遇到数据倾斜在程序方面的处理和改善吧。
1、现象:
卡在几个task上面,比其他几个task慢得多。
整个程序执行花费时间长。2、解决办法:提高shuffle操作的并行度
(1):参数方面: --、 spark提供了spark.default.parallelism 主要处理spark中有shuffle产生的算子,默认值200 --、sparksql的话spark.sql.shuffle.partitions 参数 参数值具体调大调小还是要看具体程序,具体数据 (2):程序方面: --、非常受用的一个方法:repartition算子预分区 其他方法我不太推荐使用,没有什么效果。 同样的,分区数指定的时候不一定要太多,也不一定要太少,具体情况还是要看程序数据。在这里要插一句 repartition的效果很好,但是它本身也是一个带shuffle的算子,所以在从数据源到repartition这个阶段的数据依然是有倾斜的情况的,但是在repartition之后就不会再出现倾斜的问题了,总归这种方法是解决不了数据源的问题。 还有很多其他的优化方法,我都不是很推荐使用,繁琐而且效果不太显著!
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多易教育:一文吃透数据倾斜
2020-06-21 22:00:16前言 本文是介绍的是开发spark极其核心的地方,可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准,在面试中以及实际开发中,几乎天天面临的都是这个问题...接下来说一下发生数据倾斜的底层理论, -
python图像倾斜校正_霍夫变换 文本图片倾斜矫正 python实现
2020-12-03 06:36:50即在图片所在的直角坐标系的一个直线,转换到霍夫空间便成了一点,并且是由多条直线相交而成,我们统计的峰值也就是该相交点的橡胶线的条数这么难以理解,下面将用霍夫直线检测具体解释一下为什么可以将检测任意形状... -
ν2HDM模型中ν→3ν中微子分裂的IceCube光谱的解释
2020-04-09 05:49:16高能中微子的单幂定律通量谱不能充分解释在IceCube观察到的整个60 TeV至10 PeV事件谱,特别是不能通过现象同时解释peV事件过多和6.3 PeV缺乏Glashow共振事件。 单幂定律源中微子通量。 在这里,我们考虑在宇宙学距离... -
SparkStreaming解决数据倾斜方法
2020-07-09 11:24:55两阶段聚合的方式解决数据倾斜 解释: 对DStream 进行map操作对原始key前加上随机值,map完后进行第一次reducebykey操作,此结果为打散key后的reducebykey结果,再次进行map操作根据分隔符,去掉随机数保留原有key... -
android倾斜角标实现
2019-10-16 09:54:20最近产品有一个需求是:要在一个距形卡片上做一个倾斜的Tag,类似: (PS:不要注意那两毛三分的穷鬼),刚开始想着用UI切图就可以了嘛,but是不可以的,在不同手机上分辨率是不同的,直接用图片适配肯定会有问题,...
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【Python-随到随学】FLask第二周
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c++ 通过线程让编辑框一直滚屏
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leetcode linkedlist 两个链表的第一个公共交点
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