(1)NULL值/热点值/空值 这是最常见的造成数据倾斜的情况,能够在stage中看到各分位处理的数据量有较大不同,找到stage中DAG图的id,前往SQL界面,找到对应的过程,然后对对应表中的数据进行探查,确认是否存在热点值或者较多的空值。 发生倾斜时的stage界面 可以给这个值进行一个替换,比如替换成uid,或者给他加一个随机...
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 task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理: 增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...
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...
dataFrame和sparkSql可以设置spark.sql.shuffle.partitions参数控制shuffle的并发度,默认为200。 rdd操作可以设置spark.default.parallelism控制并发度,默认参数由不同的Cluster Manager控制。 局限性: 只是让每个task执行更少的不同的key。无法解决个别key特别大的情况造成的倾斜,如果某些key的大小非常大,即使一个task单独执...
2、spark使用不当造成的数据倾斜? (1)提高shuffle并行度 dataFrame和sparkSql可以设置spark.sql.shuffle.partitions参数控制shuffle的并发度,默认为200。 rdd操作可以设置spark.default.parallelism控制并发度,默认参数由不同的Cluster Manager控制。 局限性: 只是让每个task执行更少的不同的key。无法解决个别key特别大的情...
这种情况下的数据倾斜可以添加随机前缀+二次聚合来处理 2.2 join 场景 2.2.1 双表 双表join涉及到3个stage,以下面是sql为例 selectuser_tb.user_id,city_info.city_namefromuser_tbleftjoincity_infoonuser_tb.city_id=city_info.id 2个stage是分别读取user_tb和city_info的阶段,经历2个读文件的阶段,这个...
通过Spark 的Broadcast 机制,将 reduce 端 join 转化为 map 端 join ,避免 Shuffle 从而完全消除 Shuffle 带来的数据倾斜。 如果在 pyspark 中,可以 broadcast 模块,如 frompyspark.sql.functionsimportbroadcastresult=broadcast(A).join(B,["join_col"],"left")# result = broadcast(A).join(B, A.join_col...
以下面的sql为例：上面的写法是没有问题的，在第一个join的时候不会有数据倾斜 但是在第二个join的时候会有问题，示意图如下 比较难理解的是后面 user_di 的那部分数据会被补成 null 由于 user_df 和 user_di 用 full join 来关联的，关联之后，我们如果输出 user_id 的 id 字段，可以...
如何处理SparkSQL数据倾斜? 针对Spark2,处理方式如下: 读取表时过滤无关数据,例如null。 广播小表(Broadcast)。 select/*+ BROADCAST (table1) */*fromtable1jointable2ontable1.id=table2.id 根据倾斜key,分离倾斜数据。 select*fromtable1_1jointable2ontable1_1.id=table2.idunionallselect/*+ BROADCAST ...