SparkSession+DataFrame read()DataFrame+DataFrame join(DataFrame, String)+DataFrame groupBy(String)+DataFrame repartition(int, String)Dataset+Dataset withColumn(String, Column) 总结 在使用 Spark SQL 进行数据处理时,数据倾斜是一个不能忽视的问题。通过了解数据倾斜的原因和后果,我们可以采取有效的策略,如 Salti...
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 ...
在Spark SQL中,Full Join(全连接)是一种常见的连接操作,用于返回两个表中所有记录的组合。然而,在执行Full Join时,可能会遇到数据倾斜的问题,这会影响作业的性能和稳定性。下面我将详细解释数据倾斜及其在Spark SQL Full Join中的影响,并提供解决策略和方法。 1. 什么是数据倾斜及其在Spark SQL中的影响 数据倾斜...
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。
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...
如果说，之前的第一、第二、第三种方案，都没法解决数据倾斜的问题，那么就只能依靠这一种方式了。5、将reduce join转换为map join 普通join：肯定是要走shuffle（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 map join：先将一个RDD广播broadcast出去，然后就可以在一个task...
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。
在spark sql解决了大部分场景的问题,很少能用上 数据倾斜的图示如下: 查看数据的过程,发现shuffle write size的内容如下: 可以看出数据大小很不平衡,而且Spill还出现了中间数据化的溢写。从这两个地方就可以看到了数据倾斜。 这里的参数执行默认的广播大小为10m。 此时发现上面的一个长条已经不存在了,被map join所...
7、使用随机前缀和扩容RDD进行join 使用Hive ETL预处理数据 相当于将数据倾斜提前到Hive中,Hive底层是MapReduce,运行稳定不容易失败。而spark如果出现数据倾斜,很容易报错 过滤少数导致倾斜的key 比如数据中有很多null的数据,对业务没有影响,可以在shuffle之前过滤掉 ...
某天看到一条简单的Spark SQL超时了,运行了6个小时也没跑完,大概是select * from t1 join configure on t1.col1 = configure.t2,其中t1大概有一个T的数据,而configure表只有几千行的数据,看了SparkSQL的执行计划,发现使用了SortShuffleJoin,而且发现t1在字段col1上数据倾斜严重。 因为Shuffle之后数据倾斜很严重,...