spark數據傾斜處理 危害: 當出現數據傾斜時，小量任務耗時遠高於其它任務，從而使得整體耗時過大，未能充分發揮分布式系統的並行計算優勢。 　　 當發生數據傾斜時，部分任務處理的數據量過大，可能造成內存不足使得任務失敗，並進而引進整個應用失敗。 表現：同一個 ...

一、前述 數據傾斜問題是大數據中的頭號問題，所以解決數據清洗尤為重要，本文只針對幾個常見的應用場景做些分析 。 二。具體方法 1、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100 ...

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 ...

Spark3.0已經發布半年之久，這次大版本的升級主要是集中在性能優化和文檔豐富上，其中46%的優化都集中在Spark SQL上，SQL優化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫屬了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特爾大數據技術 ...

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 ...

本文首發於 vivo互聯網技術 微信公眾號 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者簡介：鄭志彬，畢業於華南理工大學計算機科學與技術（雙語班）。先后從事過電子商務、開放平台、移動瀏覽器、推薦廣告和大數據、人工智能 ...

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 ...

一、數據傾斜 　　數據傾斜一般發生在對數據進行重新划分以及聚合的處理過程中。執行Spark作業時，數據傾斜一般發生在shuffle過程中，因為Spark的shuffle過程需要進行數據的重新划分處理。在執行shuffle過程中，Spark需要將各個節點上相同key的數據拉取到某個處理節點 ...