阿里、字节offer收割系列：数据仓库岗（面试真题，建议收藏）_字节数仓面试

3）Spark中的数据倾斜

Spark中的数据倾斜，包括Spark Streaming和Spark Sql，表现主要有下面几种：

1. Executor lost，OOM，Shuffle过程出错；

2. Driver OOM；

3. 单个Executor执行时间特别久，整体任务卡在某个阶段不能结束；

4. 正常运行的任务突然失败；

二、数据倾斜产生原因

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我们以Spark和Hive的使用场景为例。

他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。

一般来说，数据倾斜原因有以下几方面：

1**）key分布不均匀**

2**）建表时考虑不周**

我们举一个例子，就说数据默认值的设计吧，假设我们有两张表：

user（用户信息表）：userid，register_ip

ip（IP表）：ip，register_user_cnt

这可能是两个不同的人开发的数据表。如果我们的数据规范不太完善的话，会出现一种情况：

user表中的register_ip字段，如果获取不到这个信息，我们默认为null；

但是在ip表中，我们在统计这个值的时候，为了方便，我们把获取不到ip的用户，统一认为他们的ip为0。

两边其实都没有错的，但是一旦我们做关联了，这个任务会在做关联的阶段，也就是sql的on的阶段卡死。

3**）业务数据激增**

比如订单场景，我们在某一天在北京和上海两个城市多了强力的推广，结果可能是这两个城市的订单量增长了10000%，其余城市的数据量不变。

然后我们要统计不同城市的订单情况，这样，一做group操作，可能直接就数据倾斜了。

三、解决数据倾斜思路

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很多数据倾斜的问题，都可以用和平台无关的方式解决，比如更好的数据预处理，异常值的过滤等。因此，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。

1**）业务逻辑**

我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜，比如上面的两个城市做推广活动导致那两个城市数据量激增的例子，我们可以单独对这两个城市来做count，单独做时可用两次MR，第一次打散计算，第二次再最终聚合计算。完成后和其它城市做整合。

2**）程序层面**

比如说在Hive中，经常遇到count(distinct)操作，这样会导致最终只有一个Reduce任务。

我们可以先group by，再在外面包一层count，就可以了。比如计算按用户名去重后的总用户量：

（1）优化前

只有一个reduce，先去重再count负担比较大： select name,count(distinct name)from user;

（2）优化后

// 设置该任务的每个job的reducer个数为3个。Hive默认-1，自动推断。

set mapred.reduce.tasks=3;

// 启动两个job，一个负责子查询(可以有多个reduce)，另一个负责count(1)：

select count(1) from (select name from user group by name) tmp;

3**）调参方面**

Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。

详见：

1、hive 参数设置大全：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/111912916

2、spark-submit 参数设置：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/103371674

3、kudu 参数设置：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/110534549

4**）从业务和数据上解决数据倾斜**

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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