spark数据倾斜

1、spark数据倾斜
（1）什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是，并行处理的数据集里某一部分（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。比如统计单词频数的程序中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，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。 另外，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。

（2）数据倾斜的原因？
数据倾斜的原因是：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，好比按照key进行聚合或join等 *** 作。此时若是某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。好比大部分key对应10条数据，可是个别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条数据，而后1秒钟就运行完了；可是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。所以，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。所以出现数据倾斜的时候，Spark做业看起来会运行得很是缓慢，甚至可能由于某个task处理的数据量过大致使内存溢出。存

（2）如何判断和定位发生数据倾斜？
Spark Web UI 上task的执行时间或分配的数据量，如果一般task执行时间只有几秒，而某些task执行时间是几分钟甚至更久，那这部分task对应的stage就出现了数据倾斜。
定位出现问题的位置:
1、在程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，典型的有distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等
2、查看log日志，报内存溢出等异常的那行代码，或者从spark web ui 上task的执行时间或分配的数据量来判断， 对于执行特别慢的task进行分析，根据task划分的stage定位哪段代码中的算子导致了数据倾斜

（3）解决数据倾斜的方法有哪些？
1）过滤掉少数数据倾斜的key：
如果发现导致数据倾斜的key是极少数，并且对计算本身影响不大，那么这种方案比较适用。
   实现原理：通过spark的sample算子，定位到数据倾斜的key，然后使用filter算子将其过滤即可
2）提高shuffle的并行度：
这是一种尝试性策略：就是提高增加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处理比原来更少的数据。
3）两阶段的聚合（局部聚合和全局聚合）
适用场景：对RDD执行reduceByKey等这类有聚合 *** 作的shuffle算子或者spark SQL使用group by语句进行分组聚合，比较适用。
4）将reduce join 转换为map join（大小表）：
实现原理：有reduce join的过程一定有shuffle，有shuffle就可能出现数据的倾斜，所以将reduce join使用map join 代替。如果一个RDD是比较小的，那么可以使用广播变量的方式，将小RDD发送到各个worker的executor中，实现本地的连接。
5）采样倾斜的key并拆分join *** 作（大大表）：
适用场景：在hive两张表进行join的时候，如果两张表的数据都很大，并且，一张表的数据很均匀，但是另一张表的数据有少量的key数据量过大，此时使用这个解决方案
  实现原理：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，可以将少数几个key分拆成独立RDD，并附加随机前缀打散成n份去进行join，此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上，而是分散到多个task进行join了。
6）使用随机前缀和扩容RDD进行join（大量key的数据倾斜）: