【Spark調優】大表join大表，少數key導致數據傾斜解決方案
【使用場景】 兩個RDD進行join的時候，如果數據量都比較大，那么此時可以sample看下兩個RDD中的key分布情況。如果出現數據傾斜，是因為其中某一個RDD中的少數幾個key的數據量過大，而另一個RDD中的所有key都分布比較均勻，此時可以考慮采用本解決方案。 【解決方案 ...
原文：【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 GB ，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。具體為： 普通的join是會shuffle的，而一旦shuffle，就相當於會將相同key的數據拉取到一個shuffle read task中再進行 ...
2019-03-24 00:23 0 4310 推薦指數：
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