apache spark数据倾斜的相关内容

文章 2023-12-29 来自：开发者社区

Spark数据倾斜问题分析和解决

一、背景首先需要掌握 Spark DAG、stage、task的相关概念Spark的job、stage和task的机制论述 - 知乎task数量和rdd 分区数相关running task数=executor-core* num-executors (如果running task 没有达到乘积最大，一般是队列资源不足)https://www.cnblogs.com/muyue123/p/1403....

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

spark 数据倾斜遇到过吗，如何解决数据倾斜？【重要】

1. 数据倾斜的产生：在 Spark 中，首先要明确产生数据倾斜的原因，数据倾斜产生的原因一般是某一个或者某几个 Partition 的数据特别大时，导致这几个 Partition 计算需要消耗相当长的时间，从而影响整个 job 执行变慢。在 Spark 中同一个应用程序分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面有多个 task 是可以并行执行的（一个分区....

文章 2023-06-12 来自：开发者社区

spark full outer join 数据倾斜导致OOM

spark full outer join目前存在一个问题，那就是在数据倾斜的时候，会导致Execuotr OOM：具体的问题描述，可以见SPARK-24985,转述一下就是：SortMergeJoinExec类以下代码块的处理:doExecute || \/ case FullOuter => val leftNullRow = new GenericIntern...

文章 2022-04-26 来自：开发者社区

Spark面试题（五）——数据倾斜调优

1、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。数据倾斜俩大直接致命后果。1、数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。2、运行速度慢。主要是发生在Shuffle阶段。同样Key的数据条数太多了。导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据....