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【云计算大数据】Spark数据倾斜解决方案

来源:黑马程序员

浏览15504人

2019.05.21

1、原理以及现象分析
1.1、数据倾斜怎么出现的
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,比如一共是90万。可能某个key对应了88万数据,被分配到一个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。
这样就会出现数据倾斜问题。
想象一下,出现数据倾斜以后的运行的情况。很糟糕!
其中两个task,各分配到了1万数据,可能同时在10分钟内都运行完了。另外一个task有88万条,88 * 10 =  880分钟 = 14.5个小时。
大家看,本来另外两个task很快就运行完毕了(10分钟),但是由于一个拖后腿的家伙,第三个task,要14.5个小时才能运行完,就导致整个spark作业,也得14.5个小时才能运行完。
数据倾斜,一旦出现,是不是性能杀手?!
1.2、发生数据倾斜以后的现象
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。
出现以上loginfo,就表明出现数据倾斜了。
这样还算好的,因为虽然老牛拉破车一样非常慢,但是至少还能跑。
2、另一种情况是,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。
这样也表明出现数据倾斜了。
这种就不太好了,因为你的程序如果不去解决数据倾斜的问题,压根儿就跑不出来。
作业都跑不完,还谈什么性能调优这些东西?!
1.3、定位数据倾斜出现的原因与出现问题的位置
根据log去定位
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、你在自己的程序里面找找,哪些地方用了会产生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。或者看log,看看是执行到了第几个stage。spark代码,是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage生成的task特别慢,就能够自己用肉眼去对你的spark代码进行stage的划分,就能够通过stage定位到你的代码,到底哪里发生了数据倾斜。
2、聚合源数据以及过滤导致倾斜的key
数据倾斜解决方案,第一个方案和第二个方案,一起来讲。这两个方案是最直接、最有效、最简单的解决数据倾斜问题的方案。
第一个方案:聚合源数据。
第二个方案:过滤导致倾斜的key。
后面的五个方案,尤其是最后4个方案,都是那种特别狂拽炫酷吊炸天的方案。但没有第一二个方案简单直接。如果碰到了数据倾斜的问题。上来就先考虑第一个和第二个方案看能不能做,如果能做的话,后面的5个方案,都不用去搞了。
有效、简单、直接才是最好的,彻底根除了数据倾斜的问题。
2.1、方案一:聚合源数据
一些聚合的操作,比如groupByKey、reduceByKey,groupByKey说白了就是拿到每个key对应的values。reduceByKey说白了就是对每个key对应的values执行一定的计算。
这些操作,比如groupByKey和reduceByKey,包括之前说的join。都是在spark作业中执行的。
spark作业的数据来源,通常是哪里呢?90%的情况下,数据来源都是hive表(hdfs,大数据分布式存储系统)。hdfs上存储的大数据。hive表中的数据通常是怎么出来的呢?有了spark以后,hive比较适合做什么事情?hive就是适合做离线的,晚上凌晨跑的,ETL(extract transform load,数据的采集、清洗、导入),hive sql,去做这些事情,从而去形成一个完整的hive中的数据仓库。说白了,数据仓库,就是一堆表。
spark作业的源表,hive表,通常情况下来说,也是通过某些hive etl生成的。hive etl可能是晚上凌晨在那儿跑。今天跑昨天的数据。
数据倾斜,某个key对应的80万数据,某些key对应几百条,某些key对应几十条。现在咱们直接在生成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<Iterable>。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字符串进行map操作,进行你需要的操作即可。
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。
或者是对每个key在hive etl中进行聚合,对所有values聚合一下,不一定是拼接起来,可能是直接进行计算。reduceByKey计算函数应用在hive etl中,从而得到每个key的values。
聚合源数据方案第二种做法是,你可能没有办法对每个key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。
2.2、方案二:过滤导致倾斜的key
如果你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,对应的数量都是几十万。
这个时候,你自己可以去取舍,如果业务和需求可以理解和接受的话,在你从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,那么在你的spark作业中,自然就不会发生数据倾斜了。
3、提高shuffle操作reduce并行度
3.1、问题描述
第一个和第二个方案,都不适合做,然后再考虑这个方案。
将reduce task的数量变多,就可以让每个reduce task分配到更少的数据量。这样的话也许就可以缓解甚至是基本解决掉数据倾斜的问题。
3.2、提升shuffle reduce端并行度的操作方法
很简单,主要给我们所有的shuffle算子,比如groupByKey、countByKey、reduceByKey。在调用的时候,传入进去一个参数。那个数字,就代表了那个shuffle操作的reduce端的并行度。那么在进行shuffle操作的时候,就会对应着创建指定数量的reduce task。
这样的话,就可以让每个reduce task分配到更少的数据。基本可以缓解数据倾斜的问题。
比如说,原本某个task分配数据特别多,直接OOM,内存溢出了,程序没法运行,直接挂掉。按照log,找到发生数据倾斜的shuffle操作,给它传入一个并行度数字,这样的话,原先那个task分配到的数据,肯定会变少。就至少可以避免OOM的情况,程序至少是可以跑的。
3.3、提升shuffle reduce并行度的缺陷
治标不治本的意思,因为它没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题。不像第一个和第二个方案(直接避免了数据倾斜的发生)。原理没有改变,只是说,尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce task的数据压力,以及数据倾斜的问题。
实际生产环境中的经验:
1、如果最理想的情况下,提升并行度以后,减轻了数据倾斜的问题,或者甚至可以让数据倾斜的现象忽略不计,那么就最好。就不用做其他的数据倾斜解决方案了。
2、不太理想的情况下,比如之前某个task运行特别慢,要5个小时,现在稍微快了一点,变成了4个小时。或者是原先运行到某个task,直接OOM,现在至少不会OOM了,但是那个task运行特别慢,要5个小时才能跑完。
那么,如果出现第二种情况的话,各位,就立即放弃第三种方案,开始去尝试和选择后面的四种方案。
4、使用随机key实现双重聚合
4.1、使用场景
groupByKey、reduceByKey比较适合使用这种方式。join咱们通常不会这样来做,后面会讲三种针对不同的join造成的数据倾斜的问题的解决方案。
4.2、解决方案
第一轮聚合的时候,对key进行打散,将原先一样的key,变成不一样的key,相当于是将每个key分为多组。
先针对多个组,进行key的局部聚合。接着,再去除掉每个key的前缀,然后对所有的key进行全局的聚合。
对groupByKey、reduceByKey造成的数据倾斜,有比较好的效果。
如果说,之前的第一、第二、第三种方案,都没法解决数据倾斜的问题,那么就只能依靠这一种方式了。
5、将reduce join转换为map join
5.1、使用方式
普通的join,那么肯定是要走shuffle。既然是走shuffle,那么普通的join就肯定是走的是reduce join。那怎么将reduce join 转换为mapjoin呢?先将所有相同的key,对应的value汇聚到一个task中,然后再进行join。
5.2、使用场景
这种方式适合在什么样的情况下来使用?
如果两个RDD要进行join,其中一个RDD是比较小的。比如一个RDD是100万数据,一个RDD是1万数据。(一个RDD是1亿数据,一个RDD是100万数据)。
其中一个RDD必须是比较小的,broadcast出去那个小RDD的数据以后,就会在每个executor的block manager中都保存一份。要确保你的内存足够存放那个小RDD中的数据。
这种方式下,根本不会发生shuffle操作,肯定也不会发生数据倾斜。从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜的问题。
对于join中有数据倾斜的情况,大家尽量第一时间先考虑这种方式,效果非常好。
不适合的情况
两个RDD都比较大,那么这个时候,你去将其中一个RDD做成broadcast,就很笨拙了。很可能导致内存不足。最终导致内存溢出,程序挂掉。
而且其中某些key(或者是某个key),还发生了数据倾斜。此时可以采用最后两种方式。
对于join这种操作,不光是考虑数据倾斜的问题。即使是没有数据倾斜问题,也完全可以优先考虑,用我们讲的这种高级的reduce join转map join的技术,不要用普通的join,去通过shuffle,进行数据的join。完全可以通过简单的map,使用map join的方式,牺牲一点内存资源。在可行的情况下,优先这么使用。
不走shuffle,直接走map,是不是性能也会高很多?这是肯定的。
6、sample采样倾斜key单独进行join
6.1、方案实现思路
将发生数据倾斜的key,单独拉出来,放到一个RDD中去。就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD单独去join一下,这个时候key对应的数据可能就会分散到多个task中去进行join操作。
就不至于说是,这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时,肯定是会导致一个key对应的所有数据都到一个task中去,就会导致数据倾斜。
6.2、使用场景
这种方案什么时候适合使用?
优先对于join,肯定是希望能够采用上一个方案,即reduce join转换map join。两个RDD数据都比较大,那么就不要那么搞了。
针对你的RDD的数据,你可以自己把它转换成一个中间表,或者是直接用countByKey()的方式,你可以看一下这个RDD各个key对应的数据量。此时如果你发现整个RDD就一个,或者少数几个key对应的数据量特别多。尽量建议,比如就是一个key对应的数据量特别多。
此时可以采用这种方案,单拉出来那个最多的key,单独进行join,尽可能地将key分散到各个task上去进行join操作。
什么时候不适用呢?
如果一个RDD中,导致数据倾斜的key特别多。那么此时,最好还是不要这样了。还是使用我们最后一个方案,终极的join数据倾斜的解决方案。
就是说,咱们单拉出来了一个或者少数几个可能会产生数据倾斜的key,然后还可以进行更加优化的一个操作。
对于那个key,从另外一个要join的表中,也过滤出来一份数据,比如可能就只有一条数据。userid2infoRDD,一个userid key,就对应一条数据。
然后呢,采取对那个只有一条数据的RDD,进行flatMap操作,打上100个随机数,作为前缀,返回100条数据。
单独拉出来的可能产生数据倾斜的RDD,给每一条数据,都打上一个100以内的随机数,作为前缀。
再去进行join,是不是性能就更好了。肯定可以将数据进行打散,去进行join。join完以后,可以执行map操作,去将之前打上的随机数给去掉,然后再和另外一个普通RDD join以后的结果进行union操作。
7、使用随机数以及扩容表进行join
7.1、使用场景及步骤
当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候,就代表着,你的之前的数据倾斜的解决方案,都没法使用。
这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的,更多的,是一种对数据倾斜的缓解。
步骤:
1、选择一个RDD,要用flatMap,进行扩容,将每条数据,映射为多条数据,每个映射出来的数据,都带了一个n以内的随机数,通常来说会选择10。
2、将另外一个RDD,做普通的map映射操作,每条数据都打上一个10以内的随机数。
3、最后将两个处理后的RDD进行join操作。
7.2、局限性
1、因为你的两个RDD都很大,所以你没有办法去将某一个RDD扩的特别大,一般咱们就是10倍。
2、如果就是10倍的话,那么数据倾斜问题的确是只能说是缓解和减轻,不能说彻底解决。
sample采样倾斜key并单独进行join
将key,从另外一个RDD中过滤出的数据,可能只有一条或者几条,此时,咱们可以任意进行扩容,扩成1000倍。
将从第一个RDD中拆分出来的那个倾斜key RDD,打上1000以内的一个随机数。
这种情况下,还可以配合上,提升shuffle reduce并行度,join(rdd, 1000)。通常情况下,效果还是非常不错的。
打散成100份,甚至1000份,2000份,去进行join,那么就肯定没有数据倾斜的问题了吧。
转载:https://blog.csdn.net/qq_38247150/article/details/80366769

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