数据倾斜

原因

在执行shuffle操作的时候，是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。

同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。

多个key对应的values，假设是90万。但是问题是，可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。

另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个key，对应的1万条数据。

数据量少的Task一下就完成了，但是有的数据量大的可能要运行好久好久

发生数据倾斜的原因

spark数据倾斜，有两种表现：

1、你的大部分的task，都执行的特别特别快（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器主要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log），task175 finished；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；最后发现1000个task，998，999 task，要执行1个小时，2个小时才能执行完一个task。

至少还能跑。

2、有的时候，运行的时候，其他task都执行完了，也没什么特别的问题；但是有的task，就是会突然间，啪，报了一个OOM，JVM Out Of Memory，内存溢出了，task failed，task lost，resubmitting task。反复执行几次都到了某个task就是跑不通，最后就挂掉。

某个task就直接OOM，那么基本上也是因为数据倾斜了，task分配的数量实在是太大了！！！所以内存放不下，然后你的task每处理一条数据，还要创建大量的对象。内存爆掉了。

跑不出来

定位原因与出现问题的位置

出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。

1. 在自己的程序里找，看哪些地方用到了shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join
2. 看log：log一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常；或者呢，看log，看看是执行到了第几个stage

解决方案

两个最直接，有效的方案

1. 聚合源数据
2. 过滤导致倾斜的key

聚合源数据#

方案一#

spark的数据通常是来自于hive
直接在生成hive表的hive etl中，对数据进行聚合。比如按key来分组，将key对应的所有的values，全部用一种特殊的格式，拼接到一个字符串里面去，比如

key=sessionid, value: action_seq=1|user_id=1|search_keyword=火锅|category_id=001;action_seq=2|user_id=1|search_keyword=涮肉|category_id=001

对key进行group，在spark中，拿到key=sessionid，values；hive etl中，直接对key进行了聚合。那么也就意味着，每个key就只对应一条数据。在spark中，就不需要再去执行groupByKey+map这种操作了。直接对每个key对应的values字符串，map操作，进行你需要的操作即可。key,values串。

spark中，可能对这个操作，就不需要执行shffule操作了，也就根本不可能导致数据倾斜。

方案二：#

你可能没有办法对每个key，就聚合出来一条数据；

那么也可以做一个妥协；对每个key对应的数据，10万条；有好几个粒度，比如10万条里面包含了几个城市、几天、几个地区的数据，现在放粗粒度；直接就按照城市粒度，做一下聚合，几个城市，几天、几个地区粒度的数据，都给聚合起来。比如说

city_id date area_id
select ... from ... group by city_id

尽量去聚合，减少每个key对应的数量，也许聚合到比较粗的粒度之后，原先有10万数据量的key，现在只有1万数据量。减轻数据倾斜的现象和问题。

过滤导致倾斜的key#

如果能够接受某些数据在spark作业中直接就摒弃掉，不使用。比如说，总共有100万个key。只有2个key，是数据量达到10万的。其他所有的key，对应的数量都是几十。

这个时候，可以去取舍，如果业务和需求可以理解和接受的话，从hive表查询源数据的时候，直接在sql中用where条件，过滤掉某几个key。

那么这几个原先有大量数据，会导致数据倾斜的key，被过滤掉之后，那么在spark作业中，自然就不会发生数据倾斜了