spark之資料傾斜：1、關於效能調優首先談資料傾斜，為什麼?(1)因為如果資料傾斜，其他所有的調優都是笑話，因為資料傾斜主要導致程式跑步起來或者執行狀態不可用。
(2)資料傾斜最能代表spark水平的地方，spark是分布式的，如果理解資料傾斜說明你對spark執行機制瞭如指掌。
2、資料傾斜兩大直接致命性的後果：
(1)、oom，一般oom都是由於資料傾斜所致!
(2)、速度變慢、特別慢、非常慢、極端的慢、不可接受的慢!
何為資料傾斜如下圖所示：
3、效能調優最好的方法。
資料傾斜解決掉之後最好的方法就是加記憶體和cpu 。
4、資料傾斜的定位：
(1)web ui，可以清晰看見哪些個task執行的資料量大小;
(2)log，log的乙個好處是可以清晰的告訴是哪一行出現問題oom，同時可以清晰的看到在具體哪個stage出現了資料傾斜(資料傾斜一般是在shuffle過程中產生的)，從而定位具體shuffle的**;也有可能發現絕大多數task非常快，但是個別task非常慢;
(3)**走讀，重點看join、groupbykey、reducebykey等關鍵**;
(4)對資料特徵分布進行分析。
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 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...
Spark面試經典系列之資料傾斜 資料傾斜之痛
本課主題 spark效能真正的殺手 資料傾斜兩大直接致命性的的後果 資料傾斜最殺人就是 out of memory oom 一般oom都是由於資料傾斜所致 速度變慢 特別慢 非常慢 極端的慢 不可接受的慢。資料傾斜基本特徵 個別 task處理大量資料 20 和80 基本上都存在業務熱點問題，這是現實...