Spark系列之数据倾斜：数据倾斜之痛_spark streaming的数据倾斜

本博文的主要内容包括：

• Spark性能真正的杀手
• 数据倾斜多么痛

1、关于性能调优首先谈数据倾斜，为什么？
（1）因为如果数据倾斜，其他所有的调优都是笑话，因为数据倾斜主要导致程序跑步起来或者运行状态不可用。
（2）数据倾斜最能代表spark水平的地方，spark是分布式的，如果理解数据倾斜说明你对spark运行机制了如指掌。

2、数据倾斜两大直接致命性的后果：
（1）、OOM，一般OOM都是由于数据倾斜所致！
（2）、速度变慢、特别慢、非常慢、极端的慢、不可接受的慢！

何为数据倾斜如下图所示：

3、性能调优最好的方法。
数据倾斜解决掉之后最好的方法就是加内存和CPU 。

4、数据倾斜的定位：
（1）Web UI，可以清晰看见哪些个Task运行的数据量大小；
（2）Log，Log的一个好处是可以清晰的告诉是哪一行出现问题OOM，同时可以清晰的看到在具体哪个Stage出现了数据倾斜（数据倾斜一般是在Shuffle过程中产生的），从而定位具体Shuffle的代码；也有可能发现绝大多数Task非常快，但是个别Task非常慢；
（3）代码走读，重点看join、groupByKey、reduceByKey等关键代码；
（4）对数据特征分布进行分析；