spark 数据倾斜

迈不过友情╰ 2022-05-31 05:40 264阅读 0赞

## 一. 数据倾斜的现象 ##

1、spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task，因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度（分布式程序运行的速度是由最慢的那个task决定的）比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。

2、原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。（过多的数据在同一个task中执行，将会把executor撑爆，造成OOM，程序终止运行）这种情况比较少见。

一个理想的分布式程序：   
![理想的分布式程序][20160725174540796]

发生数据倾斜时，任务的执行速度由最大的那个任务决定：   
![发生数据倾斜][20160725174623608]

## 二. 数据倾斜的原因，如何定位导致数据倾斜的代码 ##

数据倾斜只会发生在shuffle过程中。这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。

### 数据问题 ###

1.  key本身分布不均匀(包括大量的key为空)
2.  key的设置不合理

### spark使用问题 ###

1.  shuffle时的并发度不够
2.  计算方式有误

如何定位导致数据倾斜的代码

## 某个task执行特别慢的情况 ##

首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个stage中。  
  
　　如果是用yarn-client模式提交，那么本地是直接可以看到log的，可以在log中找到当前运行到了第几个stage；如果是用yarn-cluster模式提交，则可以通过Spark Web UI来查看当前运行到了第几个stage。此外，无论是使用yarn-client模式还是yarn-cluster模式，我们都可以在Spark Web UI上深入看一下当前这个stage各个task分配的数据量，从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜。  
  
　　比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。明显可以看到，有的task运行特别快，只需要几秒钟就可以运行完；而有的task运行特别慢，需要几分钟才能运行完，此时单从运行时间上看就已经能够确定发生数据倾斜了。此外，倒数第一列显示了每个task处理的数据量，明显可以看到，运行时间特别短的task只需要处理几百KB的数据即可，而运行时间特别长的task需要处理几千KB的数据，处理的数据量差了10倍。此时更加能够确定是发生了数据倾斜。

![20160515224050840][]

知道数据倾斜发生在哪一个stage之后，接着我们就需要根据stage划分原理，推算出来发生倾斜的那个stage对应代码中的哪一部分，这部分代码中肯定会有一个shuffle类算子。精准推算stage与代码的对应关系，需要对Spark的源码有深入的理解，这里我们可以介绍一个相对简单实用的推算方法：只要看到Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句（比如group by语句），那么就可以判定，以那个地方为界限划分出了前后两个stage。  
  
　　这里我们就以Spark最基础的入门程序——单词计数来举例，如何用最简单的方法大致推算出一个stage对应的代码。如下示例，在整个代码中，只有一个reduceByKey是会发生shuffle的算子，因此就可以认为，以这个算子为界限，会划分出前后两个stage。  
  
　　1、stage0，主要是执行从textFile到map操作，以及执行shuffle write操作。shuffle write操作，我们可以简单理解为对pairs RDD中的数据进行分区操作，每个task处理的数据中，相同的key会写入同一个磁盘文件内。  
　　2、stage1，主要是执行从reduceByKey到collect操作，stage1的各个task一开始运行，就会首先执行shuffle read操作。执行shuffle read操作的task，会从stage0的各个task所在节点拉取属于自己处理的那些key，然后对同一个key进行全局性的聚合或join等操作，在这里就是对key的value值进行累加。stage1在执行完reduceByKey算子之后，就计算出了最终的wordCounts RDD，然后会执行collect算子，将所有数据拉取到Driver上，供我们遍历和打印输出。

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  val conf = new SparkConf()  
2.  val sc = new SparkContext(conf)  
3.    
4.  val lines = sc.textFile("hdfs://...")  
5.  val words = lines.flatMap(\_.split(" "))  
6.  val pairs = words.map((\_, 1))  
7.  val wordCounts = pairs.reduceByKey(\_ + \_)  
8.    
9.  wordCounts.collect().foreach(println(\_))

通过对单词计数程序的分析，希望能够让大家了解最基本的stage划分的原理，以及stage划分后shuffle操作是如何在两个stage的边界处执行的。然后我们就知道如何快速定位出发生数据倾斜的stage对应代码的哪一个部分了。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。比如某个单词出现了100万次，其他单词才出现10次，那么stage1的某个task就要处理100万数据，整个stage的速度就会被这个task拖慢。

## 某个task莫名其妙内存溢出的情况 ##

这种情况下去定位出问题的代码就比较容易了。我们建议直接看yarn-client模式下本地log的异常栈，或者是通过YARN查看yarn-cluster模式下的log中的异常栈。一般来说，通过异常栈信息就可以定位到你的代码中哪一行发生了内存溢出。然后在那行代码附近找找，一般也会有shuffle类算子，此时很可能就是这个算子导致了数据倾斜。  
  
　　但是大家要注意的是，不能单纯靠偶然的内存溢出就判定发生了数据倾斜。因为自己编写的代码的bug，以及偶然出现的数据异常，也可能会导致内存溢出。因此还是要按照上面所讲的方法，通过Spark Web UI查看报错的那个stage的各个task的运行时间以及分配的数据量，才能确定是否是由于数据倾斜才导致了这次内存溢出。

# 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 #

知道了数据倾斜发生在哪里之后，通常需要分析一下那个执行了shuffle操作并且导致了数据倾斜的RDD/Hive表，查看一下其中key的分布情况。这主要是为之后选择哪一种技术方案提供依据。针对不同的key分布与不同的shuffle算子组合起来的各种情况，可能需要选择不同的技术方案来解决。  
  
　　此时根据你执行操作的情况不同，可以有很多种查看key分布的方式：  
  
　　1、如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。  
　　2、如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码，比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数，collect/take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。  
  
　　举例来说，对于上面所说的单词计数程序，如果确定了是stage1的reduceByKey算子导致了数据倾斜，那么就应该看看进行reduceByKey操作的RDD中的key分布情况，在这个例子中指的就是pairs RDD。如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)  
2.  val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()  
3.  sampledWordCounts.foreach(println(\_))

## 三、数据倾斜发生的原理 ##

数据倾斜的原理很简单：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。  
  
　　因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。  
  
　　下图就是一个很清晰的例子：hello这个key，在三个节点上对应了总共7条数据，这些数据都会被拉取到同一个task中进行处理；而world和you这两个key分别才对应1条数据，所以另外两个task只要分别处理1条数据即可。此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。

![20160515223913084][]

## 三. 数据倾斜的后果 ##

1.  spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task，因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度（分布式程序运行的速度是由最慢的那个task决定的）。
2.  过多的数据在同一个task中执行，将会把executor撑爆，造成OOM，程序终止运行。

## 四. 数据问题造成的数据倾斜 ##

发现数据倾斜的时候，不要急于提高executor的资源，修改参数或是修改程序，首先要检查数据本身，是否存在异常数据。

### 找出异常的key ###

如果任务长时间卡在最后最后1个(几个)任务，首先要对key进行抽样分析，判断是哪些key造成的。

选取key，对数据进行抽样，统计出现的次数，根据出现次数大小排序取出前几个

df.select("key").sample(false,0.1).(k=>(k,1)).reduceBykey(_+_).map(k=>(k._2,k._1)).sortByKey(false).take(10)

如果发现多数数据分布都较为平均，而个别数据比其他数据大上若干个数量级，则说明发生了数据倾斜。

经过分析，**倾斜的数据主要有以下三种情况:**

1.  null（空值）或是一些无意义的信息()之类的,大多是这个原因引起。
2.  无效数据，大量重复的测试数据或是对结果影响不大的有效数据。
3.  有效数据，业务导致的正常数据分布。（小表Broadcast,大表mapPartition 代替map）

### 解决办法 ###

第1，2种情况，直接对数据进行过滤即可。

第3种情况则需要进行一些特殊操作，常见的有以下几种做法。

1.  隔离执行，将异常的key过滤出来单独处理，最后与正常数据的处理结果进行union操作。
2.  对key先添加随机值，进行操作后，去掉随机值，再进行一次操作。
3.  使用`reduceByKey` 代替 `groupByKey`
4.  使用map join。

### 举例： ###

如果使用`reduceByKey`因为数据倾斜造成运行失败的问题。具体操作如下：

1.  将原始的 `key` 转化为 `key + 随机值`(例如Random.nextInt)
2.  对数据进行 `reduceByKey(func)`
3.  将 `key + 随机值` 转成 `key`
4.  再对数据进行 `reduceByKey(func)`

tip1: 如果此时依旧存在问题，建议筛选出倾斜的数据单独处理。最后将这份数据与正常的数据进行union即可。

tips2: 单独处理异常数据时，可以配合使用Map Join解决。

# 数据倾斜的解决方案 #

## 解决方案一：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表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。  
  
　　方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。  
  
　　方案实现原理：这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家，这种方式属于治标不治本。因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题，所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。  
  
　　方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。  
  
　　方案缺点：治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。  
  
　　方案实践经验：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。  
  
　　项目实践经验：在美团·点评的交互式用户行为分析系统中使用了这种方案，该系统主要是允许用户通过Java Web系统提交数据分析统计任务，后端通过Java提交Spark作业进行数据分析统计。要求Spark作业速度必须要快，尽量在10分钟以内，否则速度太慢，用户体验会很差。所以我们将有些Spark作业的shuffle操作提前到了Hive ETL中，从而让Spark直接使用预处理的Hive中间表，尽可能地减少Spark的shuffle操作，大幅度提升了性能，将部分作业的性能提升了6倍以上。

## 解决方案二：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。比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。如果需要每次作业执行时，动态判定哪些key的数据量最多然后再进行过滤，那么可以使用sample算子对RDD进行采样，然后计算出每个key的数量，取数据量最多的key过滤掉即可。  
  
　　方案实现原理：将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。  
  
　　方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。  
  
　　方案缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。  
  
　　方案实践经验：在项目中我们也采用过这种方案解决数据倾斜。有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后发现，是Hive表中的某一个key在那天数据异常，导致数据量暴增。因此就采取每次执行前先进行采样，计算出样本中数据量最大的几个key之后，直接在程序中将那些key给过滤掉。

## 解决方案三：提高shuffle操作的并行度 ##

方案适用场景：如果我们必须要对数据倾斜迎难而上，那么建议优先使用这种方案，因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。  
  
　　方案实现思路：在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。  
  
　　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。具体原理如下图所示。  
  
　　方案优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。  
  
　　方案缺点：只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，根据实践经验来看，其效果有限。  
  
　　方案实践经验：该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。所以这种方案只能说是在发现数据倾斜时尝试使用的第一种手段，尝试去用嘴简单的方法缓解数据倾斜而已，或者是和其他方案结合起来使用。

![20160515224505435][]

## 解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合） ##

方案适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。  
  
　　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)。  
  
　　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。具体原理见下图。  
  
　　方案优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜，将Spark作业的性能提升数倍以上。  
  
　　方案缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。

![20160515224608858][]

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  // 第一步，给RDD中的每个key都打上一个随机前缀。  
2.  JavaPairRDD<String, Long> randomPrefixRdd = rdd.mapToPair(  
3.          new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, String, Long>() \{  
4.              private static final long serialVersionUID = 1L;  
5.              @Override  
6.              public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)  
7.                      throws Exception \{  
8.                  Random random = new Random();  
9.                  int prefix = random.nextInt(10);  
10.                 return new Tuple2<String, Long>(prefix + "\_" + tuple.\_1, tuple.\_2);  
11.             \}  
12.         \});  
13.   
14. // 第二步，对打上随机前缀的key进行局部聚合。  
15. JavaPairRDD<String, Long> localAggrRdd = randomPrefixRdd.reduceByKey(  
16.         new Function2<Long, Long, Long>() \{  
17.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
18.             @Override  
19.             public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception \{  
20.                 return v1 + v2;  
21.             \}  
22.         \});  
23.   
24. // 第三步，去除RDD中每个key的随机前缀。  
25. JavaPairRDD<Long, Long> removedRandomPrefixRdd = localAggrRdd.mapToPair(  
26.         new PairFunction<Tuple2<String,Long>, Long, Long>() \{  
27.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
28.             @Override  
29.             public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<String, Long> tuple)  
30.                     throws Exception \{  
31.                 long originalKey = Long.valueOf(tuple.\_1.split("\_")\[1\]);  
32.                 return new Tuple2<Long, Long>(originalKey, tuple.\_2);  
33.             \}  
34.         \});  
35.   
36. // 第四步，对去除了随机前缀的RDD进行全局聚合。  
37. JavaPairRDD<Long, Long> globalAggrRdd = removedRandomPrefixRdd.reduceByKey(  
38.         new Function2<Long, Long, Long>() \{  
39.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
40.             @Override  
41.             public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception \{  
42.                 return v1 + v2;  
43.             \}  
44.         \});

## 解决方案五：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。  
  
　　方案实现思路：不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。  
  
　　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。具体原理如下图所示。  
  
　　方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。  
  
　　方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行广播，此时会比较消耗内存资源，driver和每个Executor内存中都会驻留一份小RDD的全量数据。如果我们广播出去的RDD数据比较大，比如10G以上，那么就可能发生内存溢出了。因此并不适合两个都是大表的情况。  
![20160515224735768][]

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  // 首先将数据量比较小的RDD的数据，collect到Driver中来。  
2.  List<Tuple2<Long, Row>> rdd1Data = rdd1.collect()  
3.  // 然后使用Spark的广播功能，将小RDD的数据转换成广播变量，这样每个Executor就只有一份RDD的数据。  
4.  // 可以尽可能节省内存空间，并且减少网络传输性能开销。  
5.  final Broadcast<List<Tuple2<Long, Row>>> rdd1DataBroadcast = sc.broadcast(rdd1Data);  
6.    
7.  // 对另外一个RDD执行map类操作，而不再是join类操作。  
8.  JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRdd = rdd2.mapToPair(  
9.          new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, Tuple2<String, Row>>() \{  
10.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
11.             @Override  
12.             public Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, String> tuple)  
13.                     throws Exception \{  
14.                 // 在算子函数中，通过广播变量，获取到本地Executor中的rdd1数据。  
15.                 List<Tuple2<Long, Row>> rdd1Data = rdd1DataBroadcast.value();  
16.                 // 可以将rdd1的数据转换为一个Map，便于后面进行join操作。  
17.                 Map<Long, Row> rdd1DataMap = new HashMap<Long, Row>();  
18.                 for(Tuple2<Long, Row> data : rdd1Data) \{  
19.                     rdd1DataMap.put(data.\_1, data.\_2);  
20.                 \}  
21.                 // 获取当前RDD数据的key以及value。  
22.                 String key = tuple.\_1;  
23.                 String value = tuple.\_2;  
24.                 // 从rdd1数据Map中，根据key获取到可以join到的数据。  
25.                 Row rdd1Value = rdd1DataMap.get(key);  
26.                 return new Tuple2<String, String>(key, new Tuple2<String, Row>(value, rdd1Value));  
27.             \}  
28.         \});  
29.   
30. // 这里得提示一下。  
31. // 上面的做法，仅仅适用于rdd1中的key没有重复，全部是唯一的场景。  
32. // 如果rdd1中有多个相同的key，那么就得用flatMap类的操作，在进行join的时候不能用map，而是得遍历rdd1所有数据进行join。  
33. // rdd2中每条数据都可能会返回多条join后的数据。

## 解决方案六：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。具体原理见下图。  
  
　　方案优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。  
  
　　方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。  
![20160515224910984][]

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  // 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中，采样10%的样本数据。  
2.  JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1);  
3.    
4.  // 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。  
5.  // 对降序排序后的数据，取出top 1或者top 100的数据，也就是key最多的前n个数据。  
6.  // 具体取出多少个数据量最多的key，由大家自己决定，我们这里就取1个作为示范。  
7.  JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair(  
8.          new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>() \{  
9.              private static final long serialVersionUID = 1L;  
10.             @Override  
11.             public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, String> tuple)  
12.                     throws Exception \{  
13.                 return new Tuple2<Long, Long>(tuple.\_1, 1L);  
14.             \}       
15.         \});  
16. JavaPairRDD<Long, Long> countedSampledRDD = mappedSampledRDD.reduceByKey(  
17.         new Function2<Long, Long, Long>() \{  
18.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
19.             @Override  
20.             public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception \{  
21.                 return v1 + v2;  
22.             \}  
23.         \});  
24. JavaPairRDD<Long, Long> reversedSampledRDD = countedSampledRDD.mapToPair(   
25.         new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, Long, Long>() \{  
26.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
27.             @Override  
28.             public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)  
29.                     throws Exception \{  
30.                 return new Tuple2<Long, Long>(tuple.\_2, tuple.\_1);  
31.             \}  
32.         \});  
33. final Long skewedUserid = reversedSampledRDD.sortByKey(false).take(1).get(0).\_2;  
34.   
35. // 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key，形成独立的RDD。  
36. JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter(  
37.         new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() \{  
38.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
39.             @Override  
40.             public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception \{  
41.                 return tuple.\_1.equals(skewedUserid);  
42.             \}  
43.         \});  
44. // 从rdd1中分拆出不导致数据倾斜的普通key，形成独立的RDD。  
45. JavaPairRDD<Long, String> commonRDD = rdd1.filter(  
46.         new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() \{  
47.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
48.             @Override  
49.             public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception \{  
50.                 return !tuple.\_1.equals(skewedUserid);  
51.             \}   
52.         \});  
53.   
54. // rdd2，就是那个所有key的分布相对较为均匀的rdd。  
55. // 这里将rdd2中，前面获取到的key对应的数据，过滤出来，分拆成单独的rdd，并对rdd中的数据使用flatMap算子都扩容100倍。  
56. // 对扩容的每条数据，都打上0～100的前缀。  
57. JavaPairRDD<String, Row> skewedRdd2 = rdd2.filter(  
58.          new Function<Tuple2<Long,Row>, Boolean>() \{  
59.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
60.             @Override  
61.             public Boolean call(Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception \{  
62.                 return tuple.\_1.equals(skewedUserid);  
63.             \}  
64.         \}).flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() \{  
65.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
66.             @Override  
67.             public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(  
68.                     Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception \{  
69.                 Random random = new Random();  
70.                 List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();  
71.                 for(int i = 0; i < 100; i++) \{  
72.                     list.add(new Tuple2<String, Row>(i + "\_" + tuple.\_1, tuple.\_2));  
73.                 \}  
74.                 return list;  
75.             \}  
76.   
77.         \});  
78.   
79. // 将rdd1中分拆出来的导致倾斜的key的独立rdd，每条数据都打上100以内的随机前缀。  
80. // 然后将这个rdd1中分拆出来的独立rdd，与上面rdd2中分拆出来的独立rdd，进行join。  
81. JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD1 = skewedRDD.mapToPair(  
82.         new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() \{  
83.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
84.             @Override  
85.             public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)  
86.                     throws Exception \{  
87.                 Random random = new Random();  
88.                 int prefix = random.nextInt(100);  
89.                 return new Tuple2<String, String>(prefix + "\_" + tuple.\_1, tuple.\_2);  
90.             \}  
91.         \})  
92.         .join(skewedUserid2infoRDD)  
93.         .mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<String,Row>>, Long, Tuple2<String, Row>>() \{  
94.                         private static final long serialVersionUID = 1L;  
95.                         @Override  
96.                         public Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>> call(  
97.                             Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> tuple)  
98.                             throws Exception \{  
99.                             long key = Long.valueOf(tuple.\_1.split("\_")\[1\]);  
100.                             return new Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>>(key, tuple.\_2);  
101.                         \}  
102.                     \});  
103.   
104. // 将rdd1中分拆出来的包含普通key的独立rdd，直接与rdd2进行join。  
105. JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD2 = commonRDD.join(rdd2);  
106.   
107. // 将倾斜key join后的结果与普通key join后的结果，uinon起来。  
108. // 就是最终的join结果。  
109. JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = joinedRDD1.union(joinedRDD2);

## 解决方案七：使用随机前缀和扩容RDD进行join ##

方案适用场景：如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。  
  
　　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。  
  
　　方案优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。  
  
　　方案缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。  
  
　　方案实践经验：曾经开发一个数据需求的时候，发现一个join导致了数据倾斜。优化之前，作业的执行时间大约是60分钟左右；使用该方案优化之后，执行时间缩短到10分钟左右，性能提升了6倍。

**\[python\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  // 首先将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍。  
2.  JavaPairRDD<String, Row> expandedRDD = rdd1.flatMapToPair(  
3.          new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() \{  
4.              private static final long serialVersionUID = 1L;  
5.              @Override  
6.              public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, Row> tuple)  
7.                      throws Exception \{  
8.                  List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();  
9.                  for(int i = 0; i < 100; i++) \{  
10.                     list.add(new Tuple2<String, Row>(0 + "\_" + tuple.\_1, tuple.\_2));  
11.                 \}  
12.                 return list;  
13.             \}  
14.         \});  
15.   
16. // 其次，将另一个有数据倾斜key的RDD，每条数据都打上100以内的随机前缀。  
17. JavaPairRDD<String, String> mappedRDD = rdd2.mapToPair(  
18.         new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() \{  
19.             private static final long serialVersionUID = 1L;  
20.             @Override  
21.             public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)  
22.                     throws Exception \{  
23.                 Random random = new Random();  
24.                 int prefix = random.nextInt(100);  
25.                 return new Tuple2<String, String>(prefix + "\_" + tuple.\_1, tuple.\_2);  
26.             \}  
27.         \});  
28.   
29. // 将两个处理后的RDD进行join即可。  
30. JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD);

## 解决方案八：多种方案组合使用 ##

在实践中发现，很多情况下，如果只是处理较为简单的数据倾斜场景，那么使用上述方案中的某一种基本就可以解决。但是如果要处理一个较为复杂的数据倾斜场景，那么可能需要将多种方案组合起来使用。比如说，我们针对出现了多个数据倾斜环节的Spark作业，可以先运用解决方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解；其次可以对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能；最后还可以针对不同的聚合或join操作，选择一种方案来优化其性能。大家需要对这些方案的思路和原理都透彻理解之后，在实践中根据各种不同的情况，灵活运用多种方案，来解决自己的数据倾斜问题。

## 五. spark使用不当造成的数据倾斜 ##

### 1. 提高shuffle并行度 ###

`dataFrame`和`sparkSql`可以设置`spark.sql.shuffle.partitions`参数控制shuffle的并发度，默认为200。   
rdd操作可以设置`spark.default.parallelism`控制并发度，默认参数由不同的Cluster Manager控制。

**局限性:** 只是让每个task执行更少的不同的key。无法解决个别key特别大的情况造成的倾斜，如果某些key的大小非常大，即使一个task单独执行它，也会受到数据倾斜的困扰。

### 2. 使用map join 代替reduce join ###

在小表不是特别大(取决于你的executor大小)的情况下使用，可以使程序避免shuffle的过程，自然也就没有数据倾斜的困扰了。

**局限性:** 因为是先将小数据发送到每个executor上，所以数据量不能太大。

# 六、使用broadcast（小表使用） 和mapPartition（大表使用）减少数据传输等消耗 #

> 将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。
> 
> 如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升，这个过程是map-side-join。
> 
> 下文将会以一个 demo 进行说明。

## 何时使用 ##

在海量数据中匹配少量特定数据

## 原理 ##

以前写过一篇关于spark-sql中利用broadcast join进行优化的文章，原理与那篇文章相同，这里重新画了图。

[http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48694893][http_blog.csdn.net_lsshlsw_article_details_48694893]

reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算，大数据集的传输需要长时间的IO，同时任务并发度收到限制，还可能造成数据倾斜。

reduce-side-join 运行图如下

![这里写图片描述][20160309135517842]

map-side-join 运行图如下

![这里写图片描述][20160310144330502]

## 代码说明 ##

数据1（个别人口信息）:

身份证 姓名 ...
    110   lsw 
    222   yyy

数据2（全国学生信息）:

身份证 学校名称 学号 ...         
    110   s1      211
    111   s2      222
    112   s3      233
    113   s2      244

期望得到的数据 :

身份证 姓名 学校名称
    110 lsw s1

将少量的数据转化为Map进行广播，广播会将此 Map 发送到每个节点中，如果不进行广播，每个task执行时都会去获取该Map数据，造成了性能浪费。

val people_info = sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap() val people_bc = sc.broadcast(people_info)

对大数据进行遍历，使用mapPartition而不是map，因为mapPartition是在每个partition中进行操作，因此可以减少遍历时新建broadCastMap.value对象的空间消耗，同时匹配不到的数据也不会返回（）。

val res = student_all.mapPartitions(iter =>{
        val stuMap = people_bc.value
        val arrayBuffer = ArrayBuffer[(String,String,String)]()
        iter.foreach{case (idCard,school,sno) =>{
            if(stuMap.contains(idCard)){
            arrayBuffer.+= ((idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school))
        }
        }}
        arrayBuffer.iterator
    })

也可以使用 for 的守卫机制来实现上述代码

val res1 = student_all.mapPartitions(iter => {
        val stuMap = people_bc.value
        for{
            (idCard, school, sno) <- iter
            if(stuMap.contains(idCard))
            } yield (idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school)
    })

## 完整代码 ##

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object joinTest extends App{ val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("test") val sc = new SparkContext(conf) /** * map-side-join * 取出小表中出现的用户与大表关联后取出所需要的信息 * */ //部分人信息(身份证,姓名) val people_info = sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap() //全国的学生详细信息(身份证,学校名称,学号...) val student_all = sc.parallelize(Array(("110","s1","211"), ("111","s2","222"), ("112","s3","233"), ("113","s2","244"))) //将需要关联的小表进行关联 val people_bc = sc.broadcast(people_info) /** * 使用mapPartition而不是用map，减少创建broadCastMap.value的空间消耗 * 同时匹配不到的数据也不需要返回（） * */  val res = student_all.mapPartitions(iter =>{
        val stuMap = people_bc.value
        val arrayBuffer = ArrayBuffer[(String,String,String)]()
        iter.foreach{
       case (idCard,school,sno) =>{
          if(stuMap.contains(idCard)){
            arrayBuffer.+= ((idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school))
          }
        }}
        arrayBuffer.iterator
      })
     /** * 使用另一种方式实现 * 使用for的守卫 * */   val res1 = student_all.mapPartitions(iter => {
        val stuMap = people_bc.value
        for{
          (idCard, school, sno) <- iter
          if(stuMap.contains(idCard))
        } yield (idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school)
      })
    
      res.foreach(println)

[20160725174540796]: /images/20220531/cb4d73d116cf4ee582fb24f1daa552df.png
[20160725174623608]: /images/20220531/8f3374da48dd4512bbe6ef33f2c42586.png
[20160515224050840]: /images/20220531/6162cdac6cd3421a89217ff26a8d40cb.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/LW_GHY/article/details/51419877#
[20160515223913084]: /images/20220531/43c57f0c6eea4b70acedc8bdaba933f9.png
[20160515224505435]: /images/20220531/4dbba64cf63b416a81e190ec154f4209.png
[20160515224608858]: /images/20220531/81448ff8a11e454e8112b1383f9dc5f2.png
[20160515224735768]: /images/20220531/6cfe59f9f7cf4263b7cc1ed291d72fb0.png
[20160515224910984]: /images/20220531/f3402e0347b849f3abdd66bbfbf5f460.png
[http_blog.csdn.net_lsshlsw_article_details_48694893]: http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48694893
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[20160310144330502]: /images/20220531/dc663060ee104cfc968daacfdf8f6138.png