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Spark数据倾斜解决产生原因和解决方案

1、提高shuffle操作的并行度

    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,即Spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 


     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。

**方案优缺点 **
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。
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,尝试去用最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。

2、**两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) **

    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)。 

    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。 

方案优缺点
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。
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。

**3、将reduce join转为map join **

    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,广播给其他Executor节点;
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。

    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。 

**方案优缺点 **
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。
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。

4、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,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 **
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。
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。
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。 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。 而另外两个普通的RDD就照常join即可。 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。

**方案优缺点 **
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。
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。

5、**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 **
该方案的实现思路基本和前一种类似,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。然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。 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。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。 该方案与上一种的不同之处就在于,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。

**方案优缺点 **
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。
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。


本文转载自: https://blog.csdn.net/n2670820434/article/details/141161171
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