单表数据倾斜优化 为了减少 shuffle 数据量以及 reduce 端的压力,通常 Spark SQL 在 map 端会做一个partial aggregate(通常叫做预聚合或者偏聚合),即在 shuffle 前将同一分区内所属同 key 的记录先进行一个预结算,再将结果进行 shuffle,发送到 reduce 端做一个汇总,类似 MR 的提前Combiner,所以执行计划中 HashA...
针对你的RDD的数据,你可以自己把它转换成一个中间表,或者是直接用countByKey()的方式,你可以看一下这个RDD各个key对应的数据量;此时如果你发现整个RDD就一个,或者少数几个key,是对应的数据量特别多;尽量建议,比如就是一个key对应的数据量特别多。 此时可以采用咱们的这种方案,单拉出来那个最多的key;单独进行join...
精准推算stage与代码的对应关系,需要对Spark的源码有深入的理解,这里我们可以介绍一个相对简单实用的推算方法:只要看到Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句(比如group by语句),那么就可以判定,以那个地方为界限划分出了前后两个stage。这里我们就以Spark最基础的入门程...
首先将数据进行group by,然后进行sum,这一块是没有进行二次聚合的操作,这里的courseid有两个key的值特别大,一个为101,一个为103。sparksql会帮我们提前进行预聚合,但是效果没有那么的明显 在sql2的下面加入了死循环 while(true){} 这里我们可以看到效果。 没那么明显,因为会提前预聚合,所以数据倾斜不会特别明显。
我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false,并满足以下条件: 非流式查询 包含至少一个exchange(如join、聚合、窗口算子)或者一个子查询 AQE通过减少了对静态统计数据的依赖,成功解决了Spark CBO的一个难以处理的trade off(生成统计数据的开销和查询耗时)以及数据精度...
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。
Spark SQL | 数据倾斜问题 问题: 数据倾斜,由于数据分区不均匀,某一task或一部分task承担数据量太大,导致整体任务卡死,或运行太长时间没有结果,一半在大表join中出现,具体可能有一下,group by维度过小如几十亿数据分组维度只有几个值;空值过多某列数据不好,null或者空值较多,空值都是由一个task来处理且处理速...
此时根据你执行操作的情况不同,可以有很多种查看key分布的方式: 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...
此时根据你执行操作的情况不同,可以有很多种查看key分布的方式: 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...
处理数据倾斜最简单的一种方案 实现思路:在对RDD执行shuffle算子时,给shuffle算子传入一个参数,比如reduceByKey(1000),该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read tas...