舉例：hive分桶導致的資料傾斜
舉例：kafka分割槽導致的資料傾斜
舉例：hive分桶、kafka分割槽
舉例：分布式mpp架構資料庫
另外，即便不是分布式資料庫，如果你的資料庫只有乙個節點可用，同樣會造成該問題
舉例：hbase的rowkey設計錯誤
簡約示意圖
// 資料原狀態
| node1 | node2 | node3
count | 10050 | 10002 | 10035
↓// where/filter 根據條件過濾
| node1 | node2 | node3
count | 5000 | 510 | 490
↓// 有的節點符合條件的多，有的節點符合條件的少
// 如果繼續進行map型別的處理，node1將遠遠慢於node2、node3，同時node2、node3還處於空閒狀態（浪費）
// 如果每條資料的處理時間消耗比較大，node1與node2、node3的差距將非常大
↓// 使用repartition，重新分布
| node1 | node2 | node3
count | 2014 | 1997 | 1989
↓// 繼續進行map型別處理，每個節點的計算資源都利用起來了
// ……
spark優化之資料傾斜
資料傾斜的概念 有的時候，我們可能會遇到大資料計算中乙個最棘手的問題 資料傾斜，此時spark作業的效能會比期望的差的多。資料傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同型別的資料傾斜問題以保證spark作業的效能 絕大多數task執行的都非常快，但個別task執行極慢，比如，總共有1000個task，9...
Spark效能優化指南 資料傾斜
調優概述 有的時候，我們可能會遇到大資料計算中乙個最棘手的問題 資料傾斜，此時spark作業的效能會比期望差很多。資料傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同型別的資料傾斜問題，以保證spark作業的效能。資料傾斜發生時的現象 絕大多數task執行得都非常快，但個別task執行極慢。比如，總共有100...
Spark 資料傾斜
計算資料時，資料分散度不夠，導致大量資料集中到一台或幾台機器上計算。區域性計算遠低於平均計算速度，整個過程過慢。部分任務處理資料量過大，可能oom，任務失敗，進而應用失敗。1 executor lost driver oom shuffle過程出錯 2 正常執行任務突然失敗 3 單個executor...