🍃本文主要从解决数据倾斜倾斜问题的角度出发，对各种情况的数据倾斜的解决方式进行总结。
什么情况下会产生数据倾斜呢？一般情况来说，我们在执行一段任务代码时，会出现在一定时间内运行不出结果，于是我就去查看任务运行的ui界面，我们发现，有几个task还在一直在运行，而其他的task已经运行完成了，最后可能就接着报内存溢出的问题。
数据倾斜一般是发生在 shuffle 阶段，比如使用了一些shuffle类的算子，如 distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup 等，涉及到数据重分区，如果其中某一个 key 数量特别大，就会发生数据倾斜。
所谓单表数据倾斜是指我们在处理一张表时产生了数据倾斜，如使用group by后sum、count等聚合函数的时候，会在单表上产生shuffle，则容易产生数据倾斜。
预聚合是指：通常 Spark SQL 在 map 端会做一个partial aggregate（通常叫做预聚合或者偏聚合），即在 shuffle 前将同一分区内所属同 key 的记录先进行一个预结算，再将结果进行 shuffle，发送到 reduce 端做一个汇总，类似 MR 的提前 Combiner。（这部分在执行过程中会自动优化不用太操心。）
在mapt端的任务较少时，预聚合可以很好的解决问题，但是在分片较多的情况，map端预聚合后也会产生大量的倾斜数据，这时候需要加盐局部聚合然后再去盐全局聚合。如果是空值较多，则选择加盐或者直接过滤。（具体操作方法可以使用嵌套子查询来完成。比如先concat，再split。）
在大表join小表阶段，在reduce端进行join时，某个特别多的key被分在一个分区中进行笛卡尔积的操作。这个reduce任务就会出现数据倾斜。
适用于小表 join 大表。小表足够小，可被加载进 Driver 并通过 Broadcast 方法广播到各个 Executor 中。在map端完成join后，不会产生shuffle操作，有效避免数据倾斜。
例如：student表是大表，score表是小表。
在生产环节中，我们可能会遇见map join倾斜的情况，比如像阿里云的maxcomputer，在发生大表join小表时，会自动使用mapjoin，但并不是每次都mapjoin都能很好的解决问题（比如： Count Distinct ），如果mapjoin发生数据倾斜，可以采用如下方式转化为reducejoin：
通过“ distribute by rand（）”会将 Map 端分发后的数据重新按照随 机值再进行一次分发。原先不加随机分发函数时， Map 阶段需要与使用 MapJoin 的小表进行笛卡儿积操作， Map 端完成了大小表的分发和笛卡儿积操作。使用随机分布函数后， Map 端只负责数据的分发，不再有复杂的聚合或者笛卡儿积操作，因此不会导致 Map 端倾斜。
热点值join是指：热点key导致的数据倾斜，并且 Join 的输入比较大无法使用MapJoin，则可以先将热点 key 取出，对于主表数据用热点 key 切分成热点数据和非热点数据两部分分别处理，最后合并。
解决逻辑如下：
本文从单表倾斜和join倾斜两个角度说明了数据倾斜的解决方法，具体的细节还需要大家遇见到实际情况，然后做具体的调整。如果还有其他的数据倾斜的现象，还请大家指正。
简介 在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（datashuffling）。Spark提
在 Apache Spark 中处理数据时，分区数是一个重要的参数，因为它直接影响到任务的并行度和性能。当想要根据数据中的实际值来动态设置分区数量时，可以使用一些技巧来实现。如果希望基于 DataFrame 或 Dataset 中某一列的唯一值数量来设置分区数，可以使用如下方法：计算唯一值的数量：首先需要计算出关心的那一列中不同值的数量。这可以通过 distinct() 函数结合 count()
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## Spark 数据倾斜的原因及解决方案在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题，会导致性能下降和资源的浪费。理解数据倾斜的原因及解决方案是每位开发者在使用Apache Spark时必须掌握的技能。本文将带你逐步学习如何识别数据倾斜现象以及常见的解决方法。### 整体流程概述为更清楚地理解整个过程，我们可以将其划分为几个步骤。下表展示了我们要讨论的主要步骤：| 步骤 | 描述
# 实现 Spark Join 数据倾斜原因的探讨在大数据处理领域，Apache Spark因其高效的计算能力而广泛应用。当我们在处理大规模数据时，Join 操作时常会遇到数据倾斜问题。数据倾斜指的是在分布式计算中，数据的某些部分遠远超過其他部分，从而导致某些节点的负担过重。本文将指导一位刚入行的小白如何识别和解决 Spark Join 数据倾斜的问题。## 流程概述在处理 Spark
# Spark产生数据倾斜的原因及解决方案Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，因其高效、灵活的特性而受到青睐。然而，在实际使用过程中，数据倾斜往往会导致性能下降，处理延迟增大，甚至可能导致作业失败。本文将探讨Spark中数据倾斜的主要原因，并提供一些解决方案，帮助开发者更好地处理这类问题。## 什么是数据倾斜？数据倾斜通常是指在分布式计算中，由于某些特定的键（key
# Spark中的数据倾斜与处理方法## 一、数据倾斜的原因在使用Apache Spark进行大数据处理时，数据倾斜是一种常见问题。数据倾斜指的是在操作（如`groupBy`、`join`等）时，某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致某些任务耗时过长或出现长时间的等待状态。造成数据倾斜的原因一般有以下几种：1. **数据分布不均匀**：某些键值的记录数量较多。2. **无效的分区策
在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。 同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。 多个key对应的values，总共是90万。但是问题是，可能某个key对应了8
spark数据倾斜什么是数据倾斜解决方法（思路和hive其实比较像）一、使用Hive ETL预处理数据二、过滤少数导致倾斜的key三、提高shuffle操作的并行度四、两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）五、将reduce join转为map join六、采样倾斜key并分拆join操作 什么是数据倾斜数据倾斜是大数据领域一个很常见的问题，通常表现为其余task很早就完成 了，但是极个别task时效
spark数据倾斜处理危害:当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。表现：同一个stage的多个task执行时间不一致。原因：机器本身性能，导致速度不一致。数据来源的问题： 从数据源直接读取。如读取HDFS，Kafka读取
常见的数据倾斜是怎么造成的？ Shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作，如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。 触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、c
一、什么是数据倾斜在分布式集群计算中，数据计算时候数据在各个节点分布不均衡，某一个或几个节点集中80%数据，而其它节点集中20%甚至更少数据，出现了数据计算负载不均衡的现象。数据倾斜在MR编程模型中是十分常见的，用最通俗的话来讲，数据倾斜就是大量的相同key被分配到一个partition里，而其它partition被分配了少量的数据。这时候我们就认为是数据倾斜了二、数据倾斜的影响造成了“少数人累死
目录(?)[-]一 数据倾斜的现象二 数据倾斜的原因 数据问题spark使用问题三 数据倾斜的后果四 数据问题造成的数据倾斜 找出异常的key解决办法举例五 spark使用不当造成的数据倾斜 提高shuffle并行度使用map join 代替reduce join 一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内
在开发过程中大家都会遇到一个常见的问题，那就是数据倾斜。既然遇到问题，那么就应该想办法解决问题。解决问题首先要了解出现这个问题的原因。 什么是数据倾斜，比如说：在hive中 map阶段早就跑完了，reduce阶段一直卡在99%。很大情况是发生了数据倾斜，整个任务在等某个节点跑完。 在spark中大部分的task执行的特别快， 剩下的一些task执行的特别慢，要几分
出现数据倾斜问题,基本可能是因为shuffle操作,在shuffle过程中,出现了数据倾斜,某些key对应的数据,远远高于其他的key 1.定位问题所在 a. 在自己的程序里面寻找,看看哪些地方会产生shuffle的算子,groupby,countby,reduceby,join b.看log 看看执行到第几个stage 报错内存溢出 jvm
一、数据倾斜表现数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三
Spark 数据倾斜的解决方案Shuffle（聚合） 时导致的数据倾斜第 1 种解决方案：使用 Hive ETL 对数据进行预处理第 2 种解决方案：过滤少数导致倾斜的 Key第 3 种解决方案：提高 shuffle 并行度第 4 种解决方案：两阶段聚合（局部聚合 + 全局聚合）Shuffle（Join） 时导致的数据倾斜第 1 种解决方案：将 reduce join 转换为 map join第
一、尽量避免数据源的数据倾斜 比如数据源是kafka ： 以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例。由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task（Partition），所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡，直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜。Kafka某一Topic内消息在
一. 数据倾斜的现象多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。二. 数据倾斜的原因常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。数据问题key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果spark
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最近电子科技大学联合之江实验室的研究人员开发了 Table2LaTeX-RL，这是一个使用多模态语言模型和双奖励强化学习框架将表格图像转换为高保真 LaTeX 代码的系统。这种方法在复杂表上表现出卓越的性能，实现了 0.6145 的 CW-SSIM 和 0.9218 的 TEDS-Structure ...