spark数据倾斜问题_adagrad 数据倾斜

数据倾斜：（加更大内存 跟cpu硬件是性能优化的根本之道）

(一)            数据倾斜带来的致命性后果：

1.      OOM（根本原因数据太多）一般OOM都是由于数据倾斜所致，spark基于JVM之上的

2.      速度非常慢

(二)            数据倾斜的基本特征：

1.      任务分配不均匀 

2.      个别task处理过度大量的数据（shuffle过程中遇到同一个key的value太多了。基本都存在业务热点问题，这是现实问题【20%与80%的关系】）

(三)            数据倾斜的定位

1.      Web Ui可以清晰的看见哪些Task运行的数据量大小；

2.      Log的一个好处是可以清晰的告诉是哪一行出现问题OOM，同时的可以清晰的看到在哪个具体stage出现了数据倾斜（数据倾斜一般在shuffle过程中产生），从而定位具体的shuffle代码，也有可能出现绝大多数Task非常快，隔壁非常慢；

3.      代码走读，重点看join、 groupByKey 、 reduceByKey的关键代码；

4.      对数据特征分布进行分析；

 

(四)            均衡数据

大块数据敲碎，数据倾斜时候如果某个key非常多value，那么可以分成多个key，但是一步到位还有可能不尽人意，多步；

把数据规模变大（当一个方向走不通时候就沿着反方向走）；

局部聚合+全局聚合；

先取样判断哪个数据多；

ETL对数据的key进行聚合或者对数据join操作，数据倾斜最好方式就是不要产生shuffle；

过滤掉倾斜的key；

适当提高并行度；

利用广播去进行shuffle或者join，能不进行shuffle就进行；

Spark基于RDD构建整个调度体系生态体系，核心一就是复用RDD；