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shuffle操作的算子：distinct groupByKey reduceByKey aggregateBy ...
2017-10-31 18:02 0 5012 推薦指數：
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