Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势_spark 大表随机添加 n 种随机前缀

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本文转发自Jason’s Blog，原文链接　http://www.jasongj.com/spark/skew/

摘要

本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner，使用Map侧Join代替Reduce侧Join，给倾斜Key加上随机前缀等。

为何要处理数据倾斜（Data Skew）

什么是数据倾斜

对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。

何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。

数据倾斜是如何造成的

在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具有依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个Spark Job分为Stage 0和Stage 1两个Stage，且Stage 1依赖于Stage 0，那Stage 0完全处理结束之前不会处理Stage 1。而Stage 0可能包含N个Task，这N个Task可以并行进行。如果其中N-1个Task都在10秒内完成，而另外一个Task却耗时1分钟，那该Stage的总时间至少为1分钟。换句话说，一个Stage所耗费的时间，主要由最慢的那个Task决定。

由于同一个Stage内的所有Task执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同Task之间耗时的差异主要由该Task所处理的数据量决定。

Stage的数据来源主要分为如下两类
- 从数据源直接读取。如读取HDFS，Kafka
- 读取上一个Stage的Shuffle数据

如何缓解/消除数据倾斜

尽量避免数据源的数据倾斜

以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例。由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task（Partition），所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡，直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜。

如《Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍》一文所述，Kafka某一Topic内消息在不同Partition之间的分布，主要由Producer端所使用的Partition实现类决定。如果使用随机Partitioner，则每条消息会随机发送到一个Partition中，从而从概率上来讲，各Partition间的数据会达到平衡。此时源Stage（直接读取Kafka数据的Stage）不会产生数据倾斜。

但很多时候，业务场景可能会要求将具备同一特征的数据顺序消费，此时就需要将具有相同特征的数据放于同一个Partition中。一个典型的场景是，需要将同一个用户相关的PV信息置于同一个Partition中。此时，如果产生了数据倾斜，则需要通过其它方式处理。

调整并行度分散同一个Task的不同Key

原理

Spark在做Shuffle时，默认使用HashPartitioner（非Hash Shuffle）对数据进行分区。如果并行度设置的不合适，可能造成大量不相同的Key对应的数据被分配到了同一个Task上，造成该Task所处理的数据远大于其它Task，从而造成数据倾斜。

如果调整Shuffle时的并行度，使得原本被分配到同一Task的不同Key发配到不同Task上处理，则可降低原Task所需处理的数据量，从而缓解数据倾斜问题造成的短板效应。

案例

现有一张测试表，名为student_external，内有10.5亿条数据，每条数据有一个唯一的id值。现从中取出id取值为9亿到10.5亿的共1.5条数据，并通过一些处理，使得id为9亿到9.4亿间的所有数据对12取模后余数为8（即在Shuffle并行度为12时该数据集全部被HashPartition分配到第8个Task），其它数据集对其id除以100取整，从而使得id大于9.4亿的数据在Shuffle时可被均匀分配到所有Task中，而id小于9.4亿的数据全部分配到同一个Task中。处理过程如下

INSERT OVERWRITE TABLE test
SELECT CASE WHEN id < 940000000 THEN (9500000  + (CAST (RAND() * 8 AS INTEGER)) * 12 )
       ELSE CAST(id/100 AS INTEGER)
       END,
       name
FROM student_external
WHERE id BETWEEN 900000000 AND 1050000000;
1
2
3
4
5
6
7

通过上述处理，一份可能造成后续数据倾斜的测试数据即以准备好。接下来，使用Spark读取该测试数据，并通过groupByKey(12)对id分组处理，且Shuffle并行度为12。代码如下

public class SparkDataSkew {
   
  public static void main(String[] args) {
    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("SparkDataSkewTunning")
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://hadoop1:9083")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate();

    Dataset<Row> dataframe = sparkSession.sql( "select * from test");
    dataframe.toJavaRDD()
      .mapToPair((Row row) -> new Tuple2<Integer, String>(row.getInt(0),row.getString(1)))
      .groupByKey(12)
      .mapToPair((Tuple2<Integer, Iterable<String>> tuple) -> {
        int id = tuple._1();
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
        tuple._2().forEach((String name) -> atomicInteger.incrementAndGet());
        return new Tuple2<Integer, Integer>(id, atomicInteger.get());
      }).count();

      sparkSession.stop();
      sparkSession.close();
  }

}
1
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本次实验所使用集群节点数为4，每个节点可被Yarn使用的CPU核数为16，内存为16GB。使用如下方式提交上述应用，将启动4个Executor，每个Executor可使用核数为12（该配置并非生产环境下的最优配置，仅用于本文实验），可用内存为12GB。

spark-submit --queue ambari --num-executors 4 --executor-cores 12 --executor-memory 12g --class com.jasongj.spark.driver.SparkDataSkew --master yarn --deploy-mode client SparkExample-with-dependencies-1.0.jar
1

GroupBy Stage的Task状态如下图所示，Task 8处理的记录数为4500万，远大于（9倍于）其它11个Task处理的500万记录。而Task 8所耗费的时间为38秒&