1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了…

[重要] Spark性能调优——扩展篇 : http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/51705043…

上次有个朋友咨询我一个GP数据倾斜的问题,他说查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表时花费了20-30分钟左右才出来结果,后来指导他分析原因并给出其他方案来查看数据倾斜. 其实很多朋友经常使用如下的方式来检查数据分布: select gp_segment_id,count(1) from person_info group by 1; 但是这种方法太简单,只有判断存储是否倾斜,不能够去对数据处理是否会出现倾斜做出判断.而且判断的维度很少,不直观. 后来Greenpl…

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详…

数据倾斜特征:个别Task处理大部分数据 后果:1.OOM;2.速度变慢,甚至变得慢的不可接受 常见原因: 数据倾斜的定位: 1.WebUI(查看Task运行的数据量的大小). 2.Log,查看log中哪一行出现OOM,查找具体哪个Stage,进而确定哪一个shuffle产生了数据倾斜. 3.查看代码,主要是join,groupByKey,reduceByKey等代码. 4.对数据特征分布进行分析.…

技术点:RDD的join操作可能产生数据倾斜,当两个RDD不是非常大的情况下,可以通过Broadcast的方式在reduce端进行类似(Join)的操作: broadcast是进程级别的,只读的. broadcast 可以适用于小表的广播,通过广播到对应节点的内存中(受blockManager的管理),该节点的Rdd通过mapPartitions方法,并通过blockmanager获取到broadcast的内容,进行对相同的key进行(join)操作. map方法是将遍历rdd的每个partit…

分为几个部分: 开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优 开发调优: 主要包括这几个方面 RDD lineage设计.算子的合理使用.特殊操作的优化等 避免创建重复的RDD,尽可能复用同一个RDD 一个RDD包含另外一个RDD,对多次使用的RDD进行持久化 内存(序列化),磁盘(序列化) 尽量避免使用shuffle类算子 shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key.而且相同key都拉取到同一…

[数据倾斜及调优概述] 大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜: 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却对应了百万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了:但是个别task可能分配到了百万数据,要运行一两个小时.木桶原理,整个作业的运行进度是由运行…

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke…