【详解】Spark数据倾斜问题由基础到深入详解-完美理解-费元星

数据倾斜定义：顾名思义，就是大量相似或相同数据聚集在一个块的节点里，导致计算和资源分配不均导致的计算缓慢（长尾）问题。

数据倾斜原因：

count(distinct field)

group by

NULL 空值

Shuffle (概率最高、发生最普遍的数据倾斜问题，本文重点讲述这个)

###################################################

先说解决方案：

1.相同值打散

各个论坛、博文写的最多的一种，最好理解的，对于NULL、空字符串、等可以找到的值，加rand打散。

concat_ws('_',field,rand())
重点关注 concat和 concat_ws 的区别是什么，面试和开发中的坑 经常遇见。

2.全局打散

主要解决的场景是大表和大表进行关联Join，注意如果是小表的话，直接mapjoin 采用广播即可解决。

大表和大表全局打散的思路：就是对左表（假设左表键倾斜）进行rand打散，本例举例10倍（注意这里还有优化空间，就是方法三），对右表进行explode，行转列，膨胀10倍。代码实操：

3.局部打散

局部打散主要解决超大的两张进行关联，在公司某搜索场景下，A、B表为不固定倾斜键，百亿和十亿的数据计算，为提升性能，特封装此方法。查找倾斜键，并只对倾斜键进行膨胀，如果膨胀10倍，注意右表是11倍的行转列。

# 伪代码：不理解可以再提问
select A.window_nums,
R.uid_concat
from (
   select case when replierUid ='0' or replierUid is null then rand()
       when window_nums > 100000  then concat_ws('_',replierUid,cast(ceiling(rand() * 10) as int))
    from（
        select 
          row_number() over(partition by if(replierUid ='0',rand(),replierUid) order by aid) as window_nums
      
        from table_a
    ） A1
) A left outer join(
    select *,concat_ws('_',uid, rand_num) as uid_concat
    from R lateral view explode(getGenergeCode(10)) tmp_tbl as rand_num
    union all
    select *,null,concat_ws('_',uid) as uid_concat
    from R
) R ON (A.touid_concat =R.uid_concat)

  /**
   * 输入
   * @author ：费元星
   * @param key 输入数值
   * @return 返回容积为数值大小，步长为1的数组
   * @Demo : spark.udf.register("getGenergeCode", DataCenterUtils.getGenergeCode _)
   */
  def getGenergeCode(key: Int): Array[Int] = {
    return scala.Array.range(1, key + 1, 1)

  }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    for (x <- getGenergeCode(10)) {
      print(" " + x)
    }
    println()
  }
  /** spark.udf.register("getGenergeCode", DataCenterUtils.getGenergeCode _) */

4.在局部打散基础上，可以采用局部多段打散，目前生产环境中还未遇到，感兴趣的网友可以试试这个思路。

5.一顿操作猛如虎，有没有更牛的解决方案，答案有：采用Spark Dce，百度和英特尔联合开发的基于硬件的shuffle解决方案，和负责人在内部分享会上交流过，形成一个共同的结论，如果能在集群底层将各种问题封装好，不暴露给使用用户RD是最佳的方案。

6.当然除此之外，开源也有一些解决方案，AQE等，后面有时间可以再出一篇AQE源码详解，也有一些没解决很好的问题，例如倾斜键识别。