Spark 数据倾斜介绍_大数据培训
Spark 数据倾斜
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被分配了绝大多数的数据,因此少数task运行缓慢;数据过量是指所有task被分配的数据量都很大,相差不多,所有task都运行缓慢。
数据倾斜的表现:
- Spark作业的大部分task都执行迅速,只有有限的几个task执行的非常慢,此时可能出现了数据倾斜,作业可以运行,但是运行得非常慢;
- Spark作业的大部分task都执行迅速,但是有的task在运行过程中会突然报出OOM,反复执行几次都在某一个task报出OOM错误,此时可能出现了数据倾斜,作业无法正常运行。
定位数据倾斜问题:
- 查阅代码中的shuffle算子,例如reduceByKey、countByKey、groupByKey、join等算子,根据代码逻辑判断此处是否会出现数据倾斜;
- 查看Spark作业的log文件,log文件对于错误的记录会精确到代码的某一行,可以根据异常定位到的代码位置来明确错误发生在第几个stage,对应的shuffle算子是哪一个。
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