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 ...
原文：大數據之性能調優方面（數據傾斜、shuffle、JVM等方面）
一 對於數據傾斜的發生一般都是一個key對應的數據過大，而導致Task執行過慢，或者內存溢出 OOM ，一般是發生在shuffle的時候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易產生數據傾斜。 那么針對數據傾斜我們如何解決呢 我們可以首先觀看log日志，以為log日志報錯的時候會提示在哪些行，然后就去檢查發生shuffle的地方，這些地方比較容易發生數據傾斜。 ...
2018-11-14 13:30 0 1097 推薦指數：
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