Spark 的 Skew Join 详解

Skew Join

是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而设计的一种优化机制。数据倾斜是指在分布式计算中，由于某些

key

具有大量数据，而其他

key

数据较少，导致某些分区的数据量特别大，造成计算负载不均衡。数据倾斜会导致个别节点出现性能瓶颈，影响整个任务的完成时间。

Skew Join

的优化机制在 Spark 中主要解决了

JOIN

操作中的数据倾斜问题。为了更好地理解

Skew Join

的原理和实现，我们需要从数据倾斜产生的原因、Spark 如何识别数据倾斜、以及

Skew Join

的优化策略和底层实现等方面来进行详细解释。

一、什么是数据倾斜

    数据倾斜指的是当某些 

key

关联了异常大量的数据，而其他

key

关联的数据量较少时，数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如，在

JOIN

操作中，如果表 A 中某个

key

具有大量的数据，而表 B 中同样的

key

也有大量数据，当这两个表基于这个

key

进行

JOIN

时，由于该

key

被分配到一个或少数几个分区，相关的任务会处理大量的数据，而其他分区的任务数据量却较少。这会导致部分任务比其他任务运行时间长，从而影响整个任务的执行时间。

二、Spark 中如何识别数据倾斜

    在执行 

JOIN

操作时，Spark 会通过数据采样和统计信息来检测是否存在数据倾斜。Spark SQL 可以通过分析数据分布，计算每个

key

的数据量，当发现某些

key

占据了大量的行时，Spark 会将其标记为 "倾斜的 key"。对于这些倾斜的

key

，Spark 会进行特殊处理，避免过度集中在某些分区中。

Spark 的

Skew Join

优化主要依赖于配置参数和数据采样来检测并处理这些倾斜的

key

。

检测数据倾斜的主要参数：

• spark.sql.autoSkewJoin.enabled: 默认是 false，如果设置为 true，Spark 会自动检测和处理数据倾斜的 JOIN 操作。
• spark.sql.skewJoin.threshold: 用来设定 Spark 如何判断某个分区是否倾斜。该参数设置的值是数据倾斜的阈值，通常是一个比例值，如果某个分区的数据量超过该比例值，则会被视为倾斜的分区。

三、Skew Join 的底层原理

    当 Spark 识别出 

JOIN

中存在数据倾斜时，

Skew Join

会将倾斜的

key

拆分成多个子任务分别处理。具体而言，

Skew Join

的主要思想是将倾斜的

key

拆分到多个不同的分区，从而将任务的计算负载均匀分布，避免单个分区处理过多数据。

以下是

Skew Join

的执行流程：

1. 普通的非倾斜 key 处理： 对于普通的非倾斜 key，Skew Join 没有特别的处理方式，Spark 直接按照 key 进行 Shuffle，将数据发送到相应的分区，并进行 JOIN 操作。

2. 倾斜的 key 处理：

    对于检测到的倾斜
   

key

，Spark 会进行特殊处理，具体步骤如下：

• Spark 会将倾斜的 key 的数据进行重新分片，将大数据量的倾斜 key 拆分成多个子分区。
• 然后对于每一个子分区，分别与另一个表中的对应数据进行 JOIN。
• 通过多次 JOIN 操作，将这些子分区结果合并为最终的 JOIN 输出结果。

** 3. Hash Salt（哈希加盐）**：

    为了避免倾斜的 

key

被集中到同一个分区，Spark 会通过对倾斜的

key

添加一个随机的

salt

（盐值）来打散数据。具体来说，Spark 会将倾斜的

key

拆分成多个子

key

，通过附加随机数（

salt

），使得这些子

key

被分布到不同的分区。

伪代码展示：

// 倾斜 key 的原始 join
tableA.join(tableB, "key")

// Skew Join 处理
val skewKeys = getSkewKeys()
for (skewKey <- skewKeys) {
  val saltedTableA = tableA.filter($"key" === skewKey).withColumn("salt", rand())
  val saltedTableB = tableB.filter($"key" === skewKey).withColumn("salt", rand())
  saltedTableA.join(saltedTableB, Seq("key", "salt"))
}

通过引入

salt

，可以有效地将数据均匀分布到不同的分区，减少单个分区处理的数据量。

四、Skew Join 的源代码实现

    在 Spark SQL 中，

Skew Join

是作为

PhysicalPlan

中

Join

的一个优化执行计划。关键类为

EnsureRequirements

，其主要职责是对

Join

的物理计划执行前进行必要的调整，包括处理数据倾斜的

Skew Join

优化。

以下是

EnsureRequirements

中处理数据倾斜的相关部分源代码：

private def applySkewJoin(plan: SparkPlan): SparkPlan = plan match {
  case join @ ShuffledHashJoinExec(_, _, _, _, left, right) =>
    // 检查是否有数据倾斜
    if (isSkewed(join)) {
      // 处理 skew join，使用 hash salt 拆分倾斜的 key
      val skewJoin = handleSkewJoin(join)
      skewJoin
    } else {
      join
    }
  case other => other
}

    在 

EnsureRequirements

中，

applySkewJoin

函数会检测当前的

JOIN

是否存在数据倾斜问题。如果检测到数据倾斜，

handleSkewJoin

函数会对数据进行处理，创建一个带有

salt

的

Skew Join

执行计划。

具体实现步骤：

1. 检测数据倾斜：isSkewed(join) 函数负责检测 JOIN 中的分区是否有数据倾斜。通常，通过采样和统计每个分区的数据量，来判断某个分区的数据量是否超出设定的阈值（spark.sql.skewJoin.threshold）。
2. 处理倾斜数据：handleSkewJoin(join) 函数是 Skew Join 的核心实现。它会通过对倾斜的 key 添加 salt 进行打散，使得数据均匀分布到多个子分区。

private def handleSkewJoin(join: ShuffledHashJoinExec): SparkPlan = {
  val skewKeys = getSkewKeys(join)
  val saltedLeft = splitAndSalt(join.left, skewKeys)
  val saltedRight = splitAndSalt(join.right, skewKeys)
  saltedLeft.join(saltedRight)
}

private def splitAndSalt(plan: SparkPlan, skewKeys: Seq[KeyType]): SparkPlan = {
  // 对每个倾斜 key 进行拆分并添加 salt
  plan.transform {
    case rdd: RDD[_] => 
      rdd.mapPartitionsInternal { iter =>
        iter.flatMap { row =>
          val key = getJoinKey(row)
          if (skewKeys.contains(key)) {
            val salt = Random.nextInt(numSplits) // 随机生成 salt
            Some((key, salt, row))
          } else {
            Some((key, row))
          }
        }
      }
  }
}

    在上面的代码中，

splitAndSalt

函数将每个倾斜的

key

拆分成多个子

key

，并为它们添加随机

salt

，从而打散数据，均匀分布到不同的分区。

五、Skew Join 的优化策略

Spark 中

Skew Join

的优化需要考虑以下几个方面：

1. 自动启用 Skew Join：通过设置 spark.sql.autoSkewJoin.enabled 为 true，Spark 会自动检测并处理倾斜的 JOIN 操作。对于那些倾斜的分区，Spark 会自动进行 Skew Join 优化。
2. 调优 salt 值：salt 的值影响了倾斜数据被打散的粒度。通过调节 salt 的随机范围，可以控制数据的打散程度。如果 salt 的范围太小，数据可能仍然集中在某些分区；如果范围太大，则可能会产生过多的小分区，导致计算开销增加。
3. 采样优化：通过调整采样参数，Spark 可以更好地识别出数据倾斜的 key，从而提高 Skew Join 的处理效率。spark.sql.skewJoin.threshold 参数允许用户设定数据倾斜的阈值。
4. 数据预处理：在某些场景中，用户可以通过在数据加载和预处理阶段手动解决数据倾斜问题。例如，用户可以通过聚合或者过滤数据的方式，减少倾斜 key 的数据量。

六、总结

Skew Join

是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而提供的一种重要优化机制。其核心思想是通过检测数据倾斜的

key

，并对这些

key

进行分片和哈希加盐处理，使得倾斜的数据被均匀分布到不同的分区，从而避免计算负载的不均衡。通过

Skew Join

，Spark 可以显著提高

JOIN

操作的性能，尤其是在数据倾斜严重的场景下。

合理的参数调优和数据预处理是确保

Skew Join

有效的关键。