[大数据]架构师之路Learn Day10之Spark数据倾斜调优整理（图解+生产实战）

• Spark数据倾斜调优图解

• 数据倾斜后果：
  • ①Spark任务OOM异常退出；
  • ②拖慢整个任何的执行

1、MR执行流程 VS Spark执行流程

1.1、MR执行流程

• 核心思想：大问题拆分成多个小问题，然后分布式的并行执行，每个MR程序分成两个阶段

1.2、Spark执行流程

• 核心思想：大问题拆分成多个小问题，然后分布式的并行执行，每个Spark程序链式调用的时候根据业务情况分成N个阶段

2、数据倾斜是什么

• 数据倾斜：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。

2.1、数据倾斜发生现象

（1）大部分情况：大部分任务都很快执行完，用时也相差无几，但个别Task执行耗时很长，整个应用程序一直处于99%左右 的状态。

（2）小部分情况：Driver或者Excecor发生OOM。

①Driver发生OOM：
java.lang.OutOfMemoryError: Not enough memory to build and broadcast

②Executor发生OOM：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.util.Arrays.copyOf
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.lang.reflect.Array.newInstance

2.2、数据倾斜发生原理

• 倾斜原理：按照 key 进行聚合或 join 等操作。此时如果某个 key 对应的数据量特别大导致在shuffle后的task分配过多的数据。

• 业务范例：hello world的数据统计

? hello 这个 key，在三个节点上对应了总共 7 条数据，这些数据都会被拉 取到同一个task中进行处理；而world 和 you 这两个 key 分别才对应 1 条数据，所以另外两个 task 只 要分别处理 1 条数据即可。此时第一个 task 的运行时间可能是另外两个 task 的 7 倍，而整个 stage 的 运行速度也由运行最慢的那个 task 所决定。

总结：数据倾斜发生的本质，就是在执行多阶段的计算的时候，中间的shuffle策略可能导致分发到下 游Task的数据量不均匀，进而导致下游Task执行时长的不一致。不完全均匀是正常的，但是如果相差 太大，那么就产生性能问题了。

2.3、数据倾斜危害

1、整体耗时过大（整个任务的完成由执行时间最长的那个Task决定）

2、应用程序可能异常退出（某个Task执行时处理的数据量远远大于正常节点，则需要的资源容易出现瓶颈， 当资源不足，则应用程序OOM退出）

3、资源闲置（处理等待状态的Task资源得不到及时的释放，处于闲置浪费状态）

3、数据倾斜调优思路

• 最终目的：Spark 中的同一个 stage 中的多个 Task 处理的数据量大小几乎是一致的。
• 调优思路
  • 数据源优化
  • 数据分发shuffl优化

3.1、避免数据源倾斜 - HDFS

• 含义：对于不可切分文件可能出现数据倾斜，对于可切分文件，一般来说，不存在数据倾斜问题。

（1）可切分文件： 基本上不会！ 默认数据块大小：128M

（2）不可切分文件： 源文件不均匀，最终导致分布式引用程序计算产生数据倾斜

• 日志：每一个小时生成一个日志文件

3.2、避免数据倾斜 - Kafka

• 分发策略：使用随机/轮询策略，不要使用范围/哈希策略

（1）Kafka不是计算引擎，只是一个用来在流式项目架构中起削峰填谷作用的消息中转平台，所以为保证一个 Topic的分布式平衡，尽量不要使用Hash散列或者是跟业务有关的自定义分区规则等方式来进行数据分区，否 则会造成下游消费者一开始就产生了数据倾斜。 （2）Kafka尽量使用随机，轮询等不会造成数据倾斜的数据分区规则

3.3、定位倾斜Task

• 根本原因：数据倾斜产生的原因，就是两个 stage 中的 shuffle 过程导致的，定位导致Shuffle 算子即可。
• 注意事项：spark的执行，按照suffle算子分成多个stage来执行。

? 如果 Spark Application 运行过程中，出现数据倾斜，可以通过 web 管理监控界面，查看 各stage 的运行情况，如果某一个 stage 的运行很长，并且这个 stage 的大部分Task都运行很快，则可快速定位相关算子。

• shuffle算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggergateByKey、join、cogroup、repartition

3.4、定位倾斜key

• 解决方案：采样

  • 离线处理：无回放采样

  • 流式处理：鱼塘采样

（1）无回放采样

①Spark SQL：使用SQL查询，同Hive的放回采样

• 第一步：模糊采样

#采样方式：通过随机数的方式将数据打散分布,之后取前100条

select * from table  sort by rand() - 0.5 limit 100;

• 第二步：将采样后的数据进行排序，之后切分10个分区来做
  • 第一个分区取最后一条数据，其余分区同理

②5Spark RDD：可以在Spark作业中加入查看 key 分布 的代码，比如 RDD.countByKey()，然后对统计出来的各个key出现的次数，collect/take到客户端打印 一下，就可以看到key的分布情况。

（2）鱼塘采样 - 流式处理，本文不细讲

4、数据倾斜优化方案

• 重点：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。

? 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。

4.1、Hive ETL预处理数据

（1）业务场景

? 数据源Hive表本身分布不均匀导致大量Spark作业数据倾斜

（2）实现思路

? 通过Hive来进行数据预处理（即通过 Hive ETL 预先对数据按照 key 进行 聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在 Spark 作业中针对的数据源就不是原来的 Hive 表了， 而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在 Spark 作业中也就不 需要使用原先的 shuffle 类算子执行这类操作了。

• 实现原理：将数据倾斜的发生时机提前，减少数据倾斜次数。

（3）优缺点

• 优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。
• 缺点：治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。

4.2、调整shuffle操作的并行度

（1）业务场景

? 大量不同的Key被分配到了相同的Task造成该Task数据量过大。

• 注意事项：默认分区规则为Hash散列，有可能不同key会分到相同partition，分配到同一个Task。

（2）实现思路

• SparkSQL：增大spark.sql.shuffle.partitions数量，其值默认200
• SparkRDD：给Shuffle算子传入参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个 shuffle 算子执行时shuffle read task 的数量。

• 实现原理：调整并行度分散同一个 Task的不同 Key，之前由于运气比较差，多个数据比较多的 key 都分布式在同一个 Task 上，如果调整了并行度，极大可能会让这些 key 分布式到不同的 Task，有效缓 解数据倾斜。

（3）优缺点

• 优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。

• 缺点**：适用场景少，只能将分配到 同一Task的不同Key分散开，但对于同一Key倾斜严重的情况该方法并不适用。**

4.3、过滤少数导致倾斜的Key

（1）使用场景

? 发现导致倾斜的 key 就少数几个，而且对业务没影响。

（2）实现思路

? 将导致数据倾斜的 key 给过滤掉之后，这些 key 就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。

（3）企业实践

? 有一次发现某一天 Spark 作业在运行的时候突然 OOM 了，追查之后发现，是 Hive 表中的某一个 key 在那天数据异常，导致数据量暴增。因此就采取每次执 行前先进行采样，计算出样本中数据量最大的几个 key 之后，直接在程序中将那些key给过滤掉。

4.4、两阶段聚合 - 倾斜Key聚合需求

（1）业务场景

? 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时， 比较适用这种方案。

（2）实现思路

• 核心实现思路：进行两阶段聚合。

第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数， 比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。

第二次是打上随机数后的数据，执行 reduceByKey等聚合操作，进行局部聚合，那么局部聚合结果，就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然 后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果 了，比如(hello, 4)。

• 实现原理：
  • ①将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据 分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。
  • ②接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。

（3）优缺点

• 优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。
• 缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决 方案。

4.5、横向拆分 - 少量倾斜Key关联需求

（1）业务场景

? 如果出现数据倾斜，是因为其中某一个 RDD/Hive 表中的少数几个 key 的数据量过大，而另一个 RDD/Hive 表中的所有 key 都分布比较均匀，而且两个表需要做Join。

（2）实现思路

①对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计一下每个 key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。

②然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成一个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的 随机数作为前缀，而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。

③接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据 膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。

④再**将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，**此时就可以将原先相同的key打散 成n份，分散到多个task中去进行join了。

⑤而另外两个普通的RDD就照常join即可。

⑥最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。

• 实现原理：可以将少数几个 key 分拆成独立 RDD， 并附加随机前缀打散成 n 份去进行join，此时这几个 key 对应的数据就不会集中在少数几个 task 上， 而是分散到多个 task 进行 join 了。
• SQL伪代码

select ...... from a group by a.age where a.age = 18 or a.age = 19 
union
select ...... from a group by a.age where a.age != 18 or a.age != 19 

• RDD伪代码实现

rdd.filter("a.age = 18 or a.age = 19 ")
rdd.filter("a.age != 18 or a.age != 19 ")

（3）优缺点

• 优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行 join，而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多 内存。
• 缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。

4.6、随机前缀+扩容RDD - 大量倾斜Key关联操作

（1）业务场景

? 而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况，没法将部分key拆分出来进行单独处理，因此只能对整个RDD进行数据扩容，对内存资源要求很高。

（2）实现思路

①首先查看 RDD/Hive 表中的数据分布情况，找到那个造成 数据倾斜的 RDD/Hive 表，比如有多个key 都对应了超过1万条数据。

②然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。

③同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一个 0~n的前缀。

④最后将两个处理后的RDD进行join即可。

• 实现原理：将原先一样的 key 通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多 个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。

• SQL伪代码

#无条件join,笛卡尔积
select a.*,b.* from a,b where 1 = 1

（3）优缺点

• 优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。
• 缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。

4.7、map join - 表关联需求(大表Join小表)

（1）业务需求

? 在对 RDD 使用 join 类操作，或者是在 Spark SQL 中使用 join 语句时，而且 join 操作中的一个 RDD 或 表的数据量比较小（比如几百M或者一两G）。

（2）实现思路

? 使用MapJoin

①MapReduce任务：在 Mapper 阶段就完成Join操作；

②Spark任务：只用一个 Stage 就执行完了 Join 操作；

• 实现原理：采用广播小 RDD 全量数据 +map 算子来实现与 join 同样的效果，也就是 map join，此时就不会发生 shuffle 操 作，也就不会发生数据倾斜。

• SQL伪代码：b是一张小表

select /*+ mapjoin(t)*/ f.a,f.b from A f join B t  on  f.a=t.a  

• RDD伪代码

rdd.mapPartition().withBroadCast(smallTable_rdd)

（3）优缺点

• 优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。
• 缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。
  • 原因：将小表进行广播，此时会比 较消耗内存资源，driver 和每个Executor 内存中都会驻留一份小 RDD 的全量数据。

4.8、位图法 - 表关联需求(大表关联大表)

（1）业务场景

? 两张大表进行数据关联，实际业务场景中的用户留存，新老用户等等等业务需求。

（2）实现思路

①把其中一个较小的表拆分成多个小表，执行多次大小表链接

②SortMergeJoin

③位图法

• 实现原理： 维护一个位数组 - 10E个位 每个位 要么是1 要么 0

（3）优缺点

• 优点：占用内存少，处理速度高；
• 缺点：维护BitMap要求高；