Spark 数据倾斜(Data Skew)是一个比较常见的问题。它指的是数据分布不均匀,部分key对应的value数据过多。
数据倾斜的影响
性能不均衡:
有的数据要处理较多,任务执行速度受制于这部分数据。
data = spark.read.text("data.txt")
wordCounts = data
.select(explode(split(data.value," ")).alias("word"))
.groupBy("word")
.count()
wordCounts.show()
如果 data.txt 的内容是:
hello hello scala spark spark hi
spark spark hive hive hive hive
spark spark spark spark spark ... #集中很多spark
然后查看执行计划:
wordCounts.explain()
可以看到:
- GroupBy(word) 操作会分割成多个任务
- 但spark这个单词对应的数据集中很多
- 会分配给一个任务进行统计
- 而其他单词对应的数据相对少
- 会分配给多个任务
这意味着:
- 统计spark所需时间远大于其他单词
- 含spark任务会成为整个 jobs 的bottlenecks
- 导致性能不均衡
解决方案是:
- 优化key
- 调整 partitions 数量
- 将集中在一个partition的spark数据分散到多个partition
使得每个tasks负责的数据量更均匀,避免bottlenecks。
内存溢出:
处理大量value数据需要更多内存。
同上述案例：
由于spark单词的数据集中特别多,占用的内存就会特别大。
如果超出了Executor的内存限制,就会发生内存溢出错误。
如 OutOfMemoryError: Java heap space 或者 ExecutorLostFailure。
为了解决这个问题,可以:
- 不对DataSet cache
- 限制每个Executor可用内存
- 使用外部存储而不是缓存
- 调整 groupBy 的partitions数量,避免特定partition的数据过大
你可以通过两种方式调整partitions的数量:
- 在transformations时手动指定partitions数量。比如:
# 指定200个partitions
wordCounts.groupBy("word").partitionBy(200).count()
- 使用
repartition()方法调整partitions数量。比如:
# 重新partition为200个
wordCounts = wordCounts.repartition(200)
wordCounts.groupBy("word").count()
Spark会将原始partitions的数据均匀分配到新指定的partitions上。
调整partitions数量的好处:
- 将数据分散到更多partitions,可以缓解数据倾斜。
- 每个partition负责的数据量更均衡,避免bottlenecks1。
在datasets特别大的数据倾斜情况下,需要:
- 先从粗粒度(少partitions) 开始。
- 逐渐增加到optimal2的partitions数量,找到sweet point。
另外,还可以使用 coalesce() 动态调整partitions数量。
总的来说,通过合理调整partitions数量,可以有效缓解数据倾斜。
数据交换增加:
有的数据要广播、shuffle、join等更多次。
Broadcast
将驱动器中的变量广播到executor进程。
如果数据倾斜严重,就需要频繁广播集中在一个分区的数据给所有executor。
Shuffle
shuffle操作会产生更多的数据交换,最明显的一个例子就是 groupBy 操作。
对于数据倾斜的情况:
- 集中在同一个分区的数据需要交换给更多任务。
- 导致 shuffle 阶段时间更长,网络消耗更多。
Join
join也依赖于 shuffle 进行。
如果一张表的数据倾斜严重,join时就需要将它交换给更多任务。
举个例子:
# 倾斜表
df1 = spark.createDataFrame([(1,'a')], ['id','word'])
df1 = df1.unionAll(df1).unionAll(df1) # 加大一列的数据量
# 正常表
df2 = spark.createDataFrame([(1,'b')], ['id','word'])
# join
result = df1.join(df2, 'id')
result.count()
这里df1的数据量明显大于df2,join时就需要将df1交换给更多任务。这说明数据倾斜会增加数据交换,影响性能。
常见原因包括:
数据本身就有偏差
比如说我们有一份关于用户行为数据:
| 用户ID | 操作 |
|---|---|
| 1 | 点赞 |
| 2 | 转发 |
| 3 | 评论 |
| 4 | 购买 |
| … | … |
| 999 | 点赞 |
| 1000 | 点赞 |
| 1001 | 点赞 |
由于数据本身就存在偏差,点赞操作的数量远远多于其他类型操作。
然后我们进行分组统计:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("data.csv")
result = df.groupBy("操作").count()
result.show()
我们会发现:
- 点赞操作的计数大于其他操作
- 因为 point 操作的数据量本来就多
这就是数据本身就存在倾斜的例子。
解决方案是:
- 通过过滤、聚合等方法降低倾斜程度
- 调整 partition 数量,将集中的点赞操作数据分散开
总的来说,当数据本身存在很明显的偏差时,就需要针对这种倾斜来进行优化。
注意不均衡的join条件
不合理的join条件也会导致数据倾斜,从而增加数据交换。
举个例子:
# 表1 数据倾斜,某一列值更集中
df1 = spark.createDataFrame([(1,'a'),(2,'b'),(1,'c'),(1,'d')],['id','word'])
# 表2 没有倾斜
df2 = spark.createDataFrame([(1,'x'),(2,'y'),(3,'z')],['id','word'])
# 按 id 列 join
result = df1.join(df2, 'id')
result.count()
这里的数据集 df1 的 id 列值为1的行比较多。
那么在id列上进行join时,就需要将df2对应id=1的数据broad cast(交换)给更多任务。
因此,在join条件上使用倾斜严重的数据集,就会增加数据交换。
解决方案是:
- 尽量使用join条件上的数据分布更均匀的表
- 进行join的是倾斜表,应先处理倾斜(优化key、增加分区等)
- 然后在更均匀的数据集上进行join,降低数据交换
总的来说,不合理的join条件会增加数据倾斜,从而增加数据交换和shuffle时期。
使用的key不合理,产生大量冲突
这里有一个更清楚的例子:
假设我们有一个用户表,其中一列是user_id和一列hash_key:
| user_id | hash_key |
|---|---|
| 1 | a |
| 2 | b |
| 3 | c |
| 4 | a |
| … | … |
我们根据hash_key列进行分组聚合:
df.groupBy("hash_key").count()
但是如果hash_key是通过取模生成的:
hash_key = user_id % 3
这会产生大量冲突:
- 用户1和4的hash_key相同
- 尽管 Actually他们的用户id不同
因此,这样不合理的key(hash_key)会导致:
- 相同key下的数据量变大
- 导致倾斜
解决方案是:
- 使用用户id作为分组key,避免冲突
- 或者使用更有意义、分布均匀的key
总的来说,使用不合理的key,可能会产生大量数据在同一组下,导致倾斜。
解决方法主要有:
优化Key:
选择能更均匀分布的数据作为Key。
优化Key就是选择一个能更均匀分布的数据作为分组(group) 的key,来缓解数据倾斜。
举个例子:
我们有一个用户表,包含user_id和sex两列:
| user_id | sex |
|---|---|
| 1 | male |
| 2 | female |
| 3 | male |
| 4 | female |
然后我们原本按sex列进行分组:
df.groupBy("sex").count()
问题是数据中男性用户明显多于女性用户,sex列存在倾斜。
我们可以优化key,使用user_id作为分组key:
df.groupBy("user_id").count()
因为user_id是连续的ID,它的分布非常均匀。
这样做有两个好处:
- 避免使用存在倾斜的key(
sex) 导致性能问题 - 每组下的数据量更均匀
总的来说,优化key就是使用分布更均匀的数据作为分组key,来缓解数据倾斜。
降低倾斜程度:
如数据汇聚、数据过滤等方式。
当数据存在倾斜时,我们可以通过以下方式降低倾斜程degree:
过滤
直接过滤掉部分倾斜严重的数据。
例如:
# 原数据存在倾斜
df = ...
# 过滤掉部分数据
filte_df = df.filter(df["col"] < 1000)
汇聚聚合
将部分倾斜数据聚合成一组。
例如:
# 将某一列倾斜的数据聚合
agg_df = df.groupBy("col").agg(f.first("col"), f.count("col"))
# 取col> 1000的汇总数据
agg_df = agg_df.filter(agg_df["col"] > 1000)
重采样
对数据进行重采样,降低倾斜程度。
from pyspark.mllib.sampling import SamplingUtils
# 原始数据
df = ...
# 下采样倾斜字段
sampled_df = SamplingUtils.sampleBy(df, "col", 0.5)
总的来说,我们可以通过过滤、聚合和重采样等方式,降低数据倾斜程度。这使得后续的分区、聚集等操作更均匀。
调整分区:
将数据分散到更多分区,降低每个分区数据量。
调整分区(repartition)也是重要的缓解数据倾斜方法。
例如,我们有个数据表含有城市信息:
| id | city |
|---|---|
| 1 | 北京 |
| 2 | 北京 |
| 3 | 上海 |
| 4 | 成都 |
| 5 | 成都 |
| … | … |
数据中北京城的数据量明显多于其他城市。
然后我们按城市分组统计:
df.groupBy("city").count()
计算会分配给不同的任务(partitions)。
由于北京城的数据量多,它会分配给较少的分区。
这就导致部分分区负载过重,性能下降。
为缓解这个问题,我们可以增加分区数量:
df.repartition(100)\
.groupBy("city")
.count()
这里我们将分区数增加到100个。
这有助于:
- 将多余的数据分散到更多分区
- 缓解数据倾斜
- 降低单个分区的负载
总的来说,当数据存在严重倾斜时,我们可以增加分区数量,将集中的数据分散到多个分区,以提高整体效率。
动态调整分区:
根据当前数据情况动态增加分区。
动态调整分区是指在程序执行的过程中,根据需要增加或减小分区的数量。
这可以优化Spark作业的执行效率。
例如:
#读取数据时指定分区数量
df = spark.read.option("partitionOverwrite","true").option("numPartitions",100).csv("data.csv")
# 在group by 时,进一步增加分区数量
df = df.repartition(200)
.groupBy("id")
.count()
# 再进行 join 时,可以适当减少分区
df = df.repartition(150)
.join(other_df, "id")
这里我们:
- 读取数据时指定100个分区
- 在group by 时增大到200个分区,来缓解倾斜
- join 时减少到150个分区,降低shuffle开销
动态调整分区的好处是:
- 使得每个阶段的分区数量都达到最佳
- 针对不同算子分区需求而定制
- 会有效提高整个Pipeline的执行效率
总的来说,我们可以在不同阶段根据情况动态调整分区数量,达到最佳效果。
控制内存:
限制每个 Executor 能占用的内存量。
当数据倾斜严重时,单个分区的内存消耗可能会非常高。
为了解决这个问题,我们可以通过以下方式来控制每个executor的内存使用:
设置shuffle分区大小
spark.sql.shuffle.partitions 这个参数决定了shuffle阶段生成的分区数量。
调大这个参数能有助于控制每个分区的内存消耗。
设置每个executor的内存
通过spark.executor.memory参数设置每个executor分配的内存上限。
这能限制单个executor的内存使用。
设置算子内存缓存
对于内存消耗大的算子,我们可以设置它的内存限制。
例如:
//设置 groupBy算子使用的最大内存
df.groupBy(...).sqlContext.setConf("spark.sql.groupBy.sort.maxMemory", "2g")
设置总内存
可以限制 Spark 作业整体使用的内存。
// 限制 Spark 使用的内存为 10G
SparkContext.setConf("spark.driver.memory", "10g")
总的来说,通过设置相关参数,我们可以限制单个executor或整体使用的内存上限。这有助于缓解由于数据倾斜导致的内存溢出问题。
失败重试:
在出现 OOM 时重试。
当数据倾斜严重时,单个分区内存消耗会非常高,可能会导致任务失败。
为了解决这个问题,我们可以采用失败后重试(retry on failure)的方式:
val retryConf = Map(
"spark.sql.shuffle.partitions" -> "800",
"spark.driver.maxResultSize" -> "2g")
val df = spark.read.parquet("data.parquet")
df.groupBy("key").count()
.withStrategy(ExponentialBackoff(lowerBound=1000, upperBound=10000, multiplier=1.5)) // 指数退避策略
.retry(3) {
case e: OutOfMemoryError => true // 重试出内存错误
}
.option(retryConf.toMap)
这里我们做了以下事情:
- 设置shuffle分区数量增加,调整分区间内存消耗
- 指定当内存溢出(OutOfMemoryError)时自动重试
- 最多重试3次
- 使用指数退避策略,每次重试间隔增加1.5倍
这种失败后重试的方式有助于:
- 重新分配资源
- 重新划分分区
- 避免由于单个分区内存太大导致的失
总的来说,当数据倾斜严重时,我们可以采用失败后重试的方式来加强稳定性。
bottlenecks意为"瓶颈",指的是整体效率受到一个或几个部分的限制。在Spark数据倾斜的场景下,可以举个例子:假设你的数据集中
spark这个单词的数量特别多,占整体数据的80%。然后你对这个数据执行了一个groupBy聚合:Spark会将这个groupBy操作拆分成多个tasks。由于spark这个单词的数据集中特别多,它可能会被分配给一个task。而其他话数对应的少量数据可能分配给多个tasks。这时,spark这个单词所分配的那个task,会需要比其他task更长的时间来统计。这个task就变成了整个job的bottlenecks。也就是说,整体job的运行时间被这个统计spark单词任务所限制,效率受到它的限制。 ↩︎最佳或最优解,能带来最高效率 ↩︎
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