这个时候,你自己可以去取舍,如果业务和需求可以理解和接受的话,在你从hive表查询源数据的时候,直接在sql中用where条件,过滤掉某几个key。 那么这几个原先有大量数据,会导致数据倾斜的key,被过滤掉之后,那么在你的spark作业中,自然就不会发生数据倾斜了。 6.3、提高shuffle操作reduce并行度 6.3.1、问题描述 第一个...
解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多种方案组合使用 一、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...
增加Shuffle Partitions 可以将数据划分得更加细致,减小每个 Partition 中的数据量,从而减轻数据倾斜问题。 ```scala // 增加 Shuffle Partitions spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") 1. 2. 3. ### 2.2 使用 Broadcast Join 对于一个表相对较小,另一个表相对较大的 Join 操作,可以使用 ...
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。spark的执行,按照hsuffle算子分成多个stage来执行。 * 如果 Spark Application 运行过程中,出现数据倾斜,可以...
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的话,就会发生数据倾斜。比如大部分 key 对应10条数据,但是个别 key 却对应了100万条数据,那么大部分 task 可能就只会分配到10条数据,...
1、如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜,那么就查询一下 SQL 中使用的表的key分布情况。2、如果是对 Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜,那么可以在Spark作业中加入查看 key 分布的代码,比如 RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数,collect/take到客户端打印...
1.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 中间文件尺寸总和小于广播阈值 2.spark.sql.adaptive.nonEmpty...
有时我们通过sparkSQL来分析数据,当使用Join操作时,最让人头疼的莫过于数据倾斜了,如果你是大表关联小表的情况,那情况还不是很糟糕,可以使用MAPJOIN来破解一下,spark使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数来自动开启MAPJOIN; BUT,如果两张表数据量都很大的话,MAPJOIN就无能为力了。
如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜,那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。 如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜,那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码,比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数,collect/take到客户端打印一下,就可以看到key的分布情况。