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...
调整Spark配置:通过调整Spark的配置参数(如spark.sql.shuffle.partitions)来优化分区数量,从而减轻数据倾斜。 4. 提供具体的代码示例或配置建议来减轻数据倾斜 示例:使用自定义分区器 假设我们有一个包含用户ID和购买记录的数据集,其中某些用户ID非常频繁,导致数据倾斜。我们可以使用自定义分区器来确保数据均匀分布: scala...
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...
(1)在你的语句中用到group by,sum,distinct等的过程中,就有可能导致数据倾斜,为什么呢?来一个案例 假如对于m1表,该表有1亿的数据,关于a的记录就有9.5千万,b和c的记录分别有250万,那么现在对m1这张表,执行下面SQL select eid, sum(m1) as m1 from m1 group by eid; 1. 2. 3. 4. 那么,这个时候,...
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。
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...
在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。 代码块 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 where key is notin('bigkey') 方案优缺点: 实现简单,而且效果也很好,可以完全规避掉数据倾斜。适用场景不多,大多数情况下,导致倾斜的key还...
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...
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...
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...