Spark面试高频真题二--数据倾斜

〇、前言

Spark是业界常用的大规模分布式数据处理引擎，也是数仓开发最常用的工具组件，通常一二三轮面试官都会或多或少的提问相关的基础问题。

数据倾斜是数仓面试必问题，属于数据开发基本功，但从发现、定位、处理、预防全面准确的回答才能让面试官感受到深度的思考，体现出候选人对于组件原理与应用的专业性。下面是总结的数据倾斜相关的面试问题和答案参考。

一、数据倾斜

1.数据倾斜现象

一般有两种现象基本可以断定是发生了数据倾斜。一是大部分task都完成的非常快，但是个别task用时非常长。例如总共1000个task，990个都在分钟内完成；但是剩余10个都需要一个小时以上，那么可以断定发生了数据倾斜。二是一直运行正常的任务，突然某一天发生了OOM。大概率也是出现了异常热点key导致数据倾斜。

2.数据倾斜原理

Shuffle过程中map节点的所有数据会根据每行数据的key值分发到不同的reduce节点，如果这时候key值分布不均衡，就会导致少量热点key值的task数据传输开销过大。例如大多数key值数据只有10条，但是少部分key值有100w条；那么计算10条key值的task会在几秒内完成，但是100w条key值的task可能会需要一个小时，最终spark任务的完成时间是一个小时，被耗时最长的task整体拖慢。

因此数据倾斜出现时，spark任务看起来会很慢，甚至让负载较多的task内存溢出导致spark任务失败。

3.数据倾斜定位

spark自带web ui，可以用于监控任务运行的状态。当判断可能是数据倾斜问题时，可以先查看stage页面，确认是具体哪个stage导致的数据运行较慢，或者内存溢出。接着stage点击对应的DAG图例，查看具体是哪个表的那个算子操作导致的运行缓慢。一般都是groupby或者join算子中的shuffle操作。

4.数据倾斜处理

1）脏数据清理

通常出现在长期正常运行的任务突然出现OOM的情况。先利用sample函数进行采样，再统计key值的频数值，这时候会发现有部分key值属于异常的脏数据，例如空串、0值、异常重复值等等，该部分数据直接剔出即可解决。

2）大表join小表，map join优化

如果执行join操作的左右表是一大一小两个表，那么我们可以使用map join的方式，将小表数据广播到大表端，这个操作避免了shuffle过程，从而不产生大量数据在某几个task传输的情况。

3）大表group by key，二段聚合

但大表操作一定需要shuffle时，我们可以通过二段聚合的方式来缓解数据倾斜。给部分热点key加上0-100的随机数前缀，这样热点key会自动的分到100个任务节点进行传输，接着去掉随机前缀再次聚合，从而实现热点key值的负载均衡，最终环节数据倾斜。

4）大表join大表，加随机前缀后再join

两个大表join时，给左表key打上1N的前缀，同时，右表数据每行都膨胀N条，并打上1N前缀（保证每行左表记录都可以关联右表记录），再进行join即可。可以人为的将热点key分拆到N个节点从而避免了部分节点负载过高。

5.数据倾斜的预防

1）可以通过spark的AQE特性进行数据倾斜的自动处理。具体可以参考上一节spark基础中的AQE概念、特性、参数等相关问题。

2）也可以通过DQC的预检查手段来检查上游数据源，发现key值分布极度不均衡时，提前报出风险。

6.真题回顾

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