spark数据倾斜解决方案

1、数据倾斜的原理

在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据,但是个别key却对应了100万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了;但是个别task可能分配到了100万数据,要运行一两个小时。因此,整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。

2、数据倾斜判断

比如我们在Spark Web UI或者本地log中发现,stage1的某几个task执行得特别慢,判定stage1出现了数据倾斜,那么就可以回到代码中定位出stage1主要包括了reduceByKey这个shuffle类算子,此时基本就可以确定是由educeByKey算子导致的数据倾斜问题。

3、数据倾斜场景及其解决方案

使用HIVE ETL预处理数据

方案适用场景:
导致数据倾斜的是hive表。如果该hive表中数据本身很不均匀,而业务场景需要频繁使用spark对hive表执行某分析操作的场景下,可以使用该方案。
方案实现原理:
该方案就是使用hive预处理,即将数据倾斜现象迁移到了hive上,在hive中提前触发,就不影响后续spark操作了。

过滤少数导致倾斜的key

方案适用场景:
如果发现导致倾斜的key就少数几个,而且对计算本身的影响并不大的话,那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据,但是只有一个key对应了100万数据,从而导致了数据倾斜。
方案实现思路:
如果我们判断那少数几个数据量特别多的key,对作业的执行和计算结果不是特别重要的话,那么干脆就直接过滤掉那少数几个key。

提高shuffle操作的并行度

方案实现原理:
增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来更少的数据。举例来说,如果原本有5个key,每个key对应10条数据,这5个key都是分配给一个task的,那么这个task就要处理50条数据。而增加了shuffle read task以后,每个task就分配到一个key,即每个task就处理10条数据,那么自然每个task的执行时间都会变短了

两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

方案实现原理:
将原本相同的key通过附加随机前缀的方式,变成多个不同的key,就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合,进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀,再次进行全局聚合,就可以得到最终的结果。
方案实现思路:
这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合,先给每个key都打上一个随机数,比如10以内的随机数,此时原先一样的key就变成不一样的了,比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1),就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着对打上随机数后的数据,执行reduceByKey等聚合操作,进行局部聚合,那么局部聚合结果,就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉,就会变成(hello,2)(hello,2),再次进行全局聚合操作,就可以得到最终结果了,比如(hello, 4)。

将reduce join转为map join

方案适用场景:
在对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(比如几百M或者一两G),比较适用此方案。
方案实现原理:
普通的join是会走shuffle过程的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shuffle操作,也就不会发生数据倾斜。

采样倾斜key并分拆join操作

方案适用场景:
两个RDD/Hive表进行join的时候,如果数据量都比较大,无法采用“解决方案五”,那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀,那么采用这个解决方案是比较合适的。
方案实现思路:
1、对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD,通过sample算子采样出一份样本来,然后统计一下每个key的数量,计算出来数据量最大的是哪几个key。
2、然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀,而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。
3、接着将需要join的另一个RDD,也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD,将每条数据膨胀成n条数据,这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀,不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。
4、再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join,此时就可以将原先相同的key打散成n份,分散到多个task中去进行join了。
5、而另外两个普通的RDD就照常join即可。
6、最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可,就是最终的join结果。
方案实现原理:
对于join导致的数据倾斜,如果只是某几个key导致了倾斜,可以将少数几个key分拆成独立RDD,并附加随机前缀打散成n份去进行join,此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上,而是分散到多个task进行join了。

使用随机前缀和扩容RDD进行Join

方案实现思路:
1、该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似,首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况,找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表,比如有多个key都对应了超过1万条数据。
2、然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
3、同时对另外一个正常的RDD进行扩容,将每条数据都扩容成n条数据,扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。
4、最后将两个处理后的RDD进行join即可。
方案实现原理:
将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key,然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理,而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于,上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理,由于处理过程需要扩容RDD,因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大;而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况,没法将部分key拆分出来进行单独处理,因此只能对整个RDD进行数据扩容,对内存资源要求很高。

多种方案组合使用

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