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 ...

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 ...

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 ...

Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术 ...

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 ...

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介：郑志彬，毕业于华南理工大学计算机科学与技术（双语班）。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能 ...

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 ...

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 ...