Spark性能優化：數據傾斜調優
前言 繼《Spark性能優化：開發調優篇》和《Spark性能優化：資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇，將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題 ...
原文：Spark性能調優之解決數據傾斜
Spark性能調優之解決數據傾斜 數據傾斜七種解決方案 shuffle的過程最容易引起數據傾斜 .使用Hive ETL預處理數據 方案適用場景：如果導致數據傾斜的是Hive表。如果該Hive表中的數據本身很不均勻 比如某個 key對應了 萬數據，其他key才對應了 條數據 ，而且業務場景需要頻繁使用Spark對Hive表 執行某個分析操作，那么比較適合使用這種技術方案。 方案實現思路：此時可以評 ...
2017-03-12 14:23 0 3365 推薦指數：
相關推薦
Spark性能優化--數據傾斜調優與shuffle調優
一、數據傾斜發生的原理 原理：在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...
Spark（十）Spark之數據傾斜調優
一 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題，以保證Spark作業的性能。 1.1數據傾斜發生時的現象 絕大多數task執行得都非常快，但個別 ...
spark調優篇-數據傾斜(匯總)
數據傾斜 為什么會數據傾斜 spark 中的數據傾斜並不是說原始數據存在傾斜，原始數據都是一個一個的 block，大小都一樣，不存在數據傾斜； 而是指 shuffle 過程中產生的數據傾斜，由於不同的 key 對應的數據量不同導致不同 task 處理的數據量不同 注意：數據傾斜與數據 ...
【Spark調優】數據傾斜及排查
【數據傾斜及調優概述】 大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜： 在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜 ...
Spark學習之路 （九）SparkCore的調優之數據傾斜調優
摘抄自：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 數據傾斜調優 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題 ...
大數據技術之_19_Spark學習_07_Spark 性能調優 + 數據傾斜調優 + 運行資源調優 + 程序開發調優 + Shuffle 調優 + GC 調優 + Spark 企業應用案例
第1章 Spark 性能優化1.1 調優基本原則1.1.1 基本概念和原則1.1.2 性能監控方式1.1.3 調優要點1.2 數據傾斜優化1.2.1 為何要處理數據傾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位導致數據傾斜的代碼1.2.3 如何緩解/消除數據傾斜1.3 運行資源調優1.3.1 ...
【Spark調優】小表join大表數據傾斜解決方案
【使用場景】 對RDD使用join類操作，或者是在Spark SQL中使用join語句時，而且join操作中的一個RDD或表的數據量比較小（例如幾百MB或者1~2GB），比較適用此方案。 【解決方案】 小表join大表轉為小表broadcast+map大表實現。具體 ...