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超实用的Spark数据倾斜解决姿势,学起来!

本文将结合实例详细阐明Spark数据倾斜(Data Skew)的几种场景及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜、调整并行度、使用自定义Partitioner、使用Map侧Join代替Reduce侧Join、给倾斜Key加上随机前缀等。 一、为何要处理数据倾斜 1、什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。 那何谓数据倾斜?数据倾斜指的是并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 2、数据倾斜是如何造成的 在Spark中,同一个Stage的不同Partition可以并行处理,而具有依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个Spark Job分为Stage 0和Stage 1两个Stage,且Stage 1依赖于Stage 0,那Stage 0完全处理结束之前不会处理Stage 1。而Stage 0可能包含N个Task,这N个Task可以并行进行。如果其中N-1个Task都在10秒内完成,而另外一个Task却耗时1分...

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