Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优
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 ...
原文：大数据之性能调优方面（数据倾斜、shuffle、JVM等方面）
一 对于数据倾斜的发生一般都是一个key对应的数据过大，而导致Task执行过慢，或者内存溢出 OOM ，一般是发生在shuffle的时候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易产生数据倾斜。 那么针对数据倾斜我们如何解决呢 我们可以首先观看log日志，以为log日志报错的时候会提示在哪些行，然后就去检查发生shuffle的地方，这些地方比较容易发生数据倾斜。 ...
2018-11-14 13:30 0 1097 推荐指数：
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