数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也

一 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 1.1数据倾斜发生时的现象 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1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.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,观察异

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

一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  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

1 采样算法解决数据倾斜的思想 2 采样算法在spark数据倾斜中的具体操作

数据倾斜导致的致命后果: 1 数据倾斜直接会导致一种情况:OOM. 2 运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢. 搞定数据倾斜需要: 1.搞定shuffle 2.搞定业务场景 3 搞定 cpu core的使用情况 4 搞定OOM的根本原因等. 数据倾斜的解决方案: 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: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Spar

场景一: api:  textFile("hfds://....").map((key,value)).reduceByKey(...).map(实际的业务计算逻辑) 场景:hdfs的某个文件有183个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是200M,有的是1M,有的是10K.此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜. 其中stage0阶段有183个task,这个阶段几乎没有什么计

[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

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

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 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1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业

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

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

一.数据倾斜发生的原理 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.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

目录视图 摘要视图 订阅 [观点]物联网与大数据将助推工业应用的崛起,你认同么?      CSDN日报20170703——<从高考到程序员——我一直在寻找答案>      [直播]探究Linux的总线.设备.驱动模型! 数据倾斜是多么痛?spark作业调优秘籍 2017-06-27 13:28 39人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(124)  原文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5OTAwMTM1MQ==&mid=2456

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解

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

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/

调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题--数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 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1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.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,观察异常栈,是我

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,