Spark数据倾斜 产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合.在物理执行期间,RDD会被分为一系列的分区,每个分区都是整个数据集的子集.当spark调度并运行任务的时候,Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务.大部分的任务处理的数据量差不多,但是有少部分的任务处理的数据量很大,因而Spark作业会看起来运行的十分的慢,从而产生数据倾斜(进行shuffle的时候). 数据倾斜只会发生在shuffle过程中.这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinc

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象       当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须

spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势. 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足使得任务失败,并进而引进整个应用失败. 表现:同一个stage的多个task执行时间不一致. 原因: 机器本身性能,导致速度不一致. 数据来源的问题: 从数据源直接读取.如读取HDFS,Kafka 读取上一个Stage的Shuffle数据 如何缓解/消除数据倾斜 kafka:取决于kafka top

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar

spark 数据倾斜的一些表现 https://yq.aliyun.com/articles/62541

本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势  发表于 2017-02-28 |  更新于 2017-10-17 | 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 摘要 本文结合实例详细阐明了Sp

最详细10招Spark数据倾斜调优 数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象 绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理 在进行 shuffle 的时候,必须将各个节点上相同的 key 的数据拉取到某个节点 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. 数据倾斜的危害 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个

一.场景 1.绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有100个task,97个task都在1s之内执行完了,但是剩余的task却要一两分钟.这种情况很常见. 2.原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出),观察异常栈,是我们写的业务代码造成的.这种情况比较少见. 二.原理 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group或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特

数据倾斜的主要问题在于,某个分区数量很巨大,在做map运算的时候,将会发生别的分区task很快计算完成,但是某几个分区task的计算成为了系统的瓶颈,明显超过其他分区时间:   1.方案:Kafka的随机主题 如果kafka的topic和分区关联,而且kafka是专用的,那么其实kafka如果能够和随机主机,那么数据将会随机打入到各个分区中,这样可以解决数据热点问题:   2. 方案:将不可切割的文件转换为可切割文件 对于gzip这类文件最好转化为可切割文件:因为对于不可切割的压缩文件,将会作为

一.what is a shuffle? 1.1 shuffle简介 一个stage执行完后,下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点,通过网络传输获取task需要处理的所有key,然后每个task对相同的key进行算子操作,这个过程就是shuffle过程. 我们常说的shuffle过程之所以慢是因为有大量的磁盘IO以及网络传输操作.spark中负责shuffle的组件主要是ShuffleManager,在spark1.1之前采用的都是HashShuff

数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 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.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.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致

参考文章: 大数据项目--倾斜数据的分区优化 数据倾斜概念 什么是数据倾斜   大数据下大部分框架的处理原理都是参考mapreduce的思想:分而治之和移动计算,即提前将计算程序生成好然后发送到不同的节点起jvm进程执行任务,每个任务处理一小部分数据,最终将每个任务的处理结果汇总,完成一次计算.   如果在分配任务的时候,数据分配不均,导致一个任务要处理的数据量远远大于其他任务,那么整个作业一直在等待这个任务完成,而其他机器的资源完全没利用起来,导致效率极差:如果数据量过大,可能发生倾斜的任务会

原文:http://blog.csdn.net/tanglizhe1105/article/details/51050974 背景 很多使用Spark的朋友很想知道rdd里的元素是怎么存储的,它们占用多少存储空间?本次我们将以实验的方式进行测试,展示rdd存储开销性能. 关于rdd的元素怎么存储,Spark里面实现了好几种不同类型的rdd,如最常见的MapPartitionsRDD,它处理map,filter,mapPartition等不引起shuffle的算子:再如ShuffledRDD它由s

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

一.了解数据倾斜 数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是90万,但是可能某个key对应了88万条数据,key-88万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万条数据,可能是数百个key,对应一万条数据. 数据倾斜的现象: 发生数据倾斜的两种表现: 1.你的大部分的task

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

1.数据倾斜 数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 数据倾斜俩大直接致命后果. 1.数据倾斜直接会导致一种情况:Out Of Memory. 2.运行速度慢. 主要是发生在Shuffle阶段.同样Key的数据条数太多了.导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据量太大了.远远超过其他Task所处理的数据量. 一个经验结论是:一般情况下,OOM的原因都是

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对