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 ...
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。
实现思路：将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作；如果这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜。
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...
1.数据倾斜的原因 绝大多数task任务运行速度很快,但是有几个task任务运行极其缓慢,可能接着报内存溢出的问题。 数据倾斜的原因一般发生在shuffle类的算法,比如distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup等涉及到数据等重分区部分,如果某一个key数量特别大,就发生了数据倾斜。比如两张表join,其中一...
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 ...
如果可能,请避免对具有非唯一键的大型数据集使用 GroupBy 操作。诸如reduceByKey之类的替代方案(在执行分组操作之前在每个分区上本地执行组合操作)可能会更高效。 另外,在Spark AQE中有着Join时的自动倾斜处理的rule — OptimizeSkewedJoin,感兴趣的可以参考文章(天天来了:[SPARK][SQL] 面试问题之Spark AQE新特性)。
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...
1 Join的自适应数据倾斜处理 代码位于sql.core模块的org.apache.spark.sql.execution.adaptive.OptimizeSkewedJoin 主要原理就是基于需要进行join的两个RDD的每个partition信息,将数据量倾斜的分区进行切分出来再Join。 首先,是否能进行倾斜优化,有几点硬性要求: ...