spark学习-28-Spark数据倾斜问题

本文探讨Spark中的数据倾斜问题,包括其发生的现象(如部分task执行时间显著长于其他)、原理(在shuffle过程中大量数据集中于个别key)及如何通过观察DAG图分析数据倾斜。同时,解释了DAG中task数量、stages和数据分布的关系,并对“skip”状态进行了说明。

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spark学习-27-Spark性能调优(2)

http://blog.youkuaiyun.com/qq_21383435/article/details/77720087

目的

继基础篇分析了开发调优与资源调优之后,本文作为拓展篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。

数据倾斜调优

简述

有时候,大家可能会遇到大数据开发过程中一个比较棘手的问题,那就是数据倾斜,此时Spark作业的性能会比预期差很多,数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。

数据倾斜发生时的现象

绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。

原本能够正常执行的S

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