Spark源码分析之分区器的作用
最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑。为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均。比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,结果四个人不怎么干活,工作全都压到一个人身上了。遇到这种问题,网上有很多的解决办法。 但是如果是底层数据的问题,无论怎么优化,还是无法解决数据倾斜的。 比如你想要对某个rdd做groupby,然后做join操作,如果分组的key就是分布不均匀的,那么真样都是无法优化的。因为一旦这个key被切分,就无法完整的做join了,如果不对这个key切分,必然会造成对应的分区数据倾斜。 不过,了解数据为什么会倾斜还是很重要的,继续往下看吧! 分区的作用 在PairRDD即(key,value)这种格式的rdd中,很多操作都是基于key的,因此为了独立分割任务,会按照key对数据进行重组。比如groupbykey 重组肯定是需要一个规则的,最常见的就是基于Hash,Spark还提...