1 数据倾斜优化
1.1为何要处理数据倾斜（Data Skew）
什么是数据倾斜
对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1 数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。
2 运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以100亿条数据为列子。
个别Task(80亿条数据的那个Task)处理过度大量数据。导致拖慢了整个Job的执行时间。这可能导致该Task所在的机器OOM,或者运行速度非常慢。
数据倾斜是如何造成的
在Shuffle阶段。同样Key的数据条数太多了。导致了某个key(上图中的80亿条)所在的Task数据量太大了。远远超过其他Task所处理的数据量。
而这样的场景太常见了。二八定律可以证实这种场景。
搞定数据倾斜需要：
1 搞定shuffle
2 搞定业务场景
3 搞定 cpu core的使用情况
4 搞定OOM的根本原因等。
所以搞定了数据倾斜需要对至少以上的原理了如指掌。所以搞定数据倾斜是关键中的关键。
一个经验结论是：一般情况下，OOM的原因都是数据倾斜。某个task任务数据量太大，GC的压力就很大。这比不了Kafka,因为kafka的内存是不经过JVM的。是基于Linux内核的Page.
数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。
下图就是一个很清晰的例子：hello这个key，在三个节点上对应了总共7条数据，这些数据都会被拉取到同一个task中进行处理；而world和you这两个key分别才对应1条数据，所以另外两个task只要分别处理1条数据即可。此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。
由于同一个Stage内的所有Task执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同Task之间耗时的差异主要由该Task所处理的数据量决定。
1.2如何定位导致数据倾斜的代码
数据倾斜只会发生在shuffle过程中。这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。
某个task执行特别慢的情况
首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个stage中。
可以通过Spark Web UI来查看当前运行到了第几个stage,看一下当前这个stage各个task分配的数据量，从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜。
比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。明显可以看到，有的task运行特别快，只需要几秒钟就可以运行完；而有的task运行特别慢，需要几分钟才能运行完，此时单从运行时间上看就已经能够确定发生数据倾斜了。此外，倒数第一列显示了每个task处理的数据量，明显可以看到，运行时间特别短的task只需要处理几百KB的数据即可，而运行时间特别长的task需要处理几千KB的数据，处理的数据量差了10倍。此时更加能够确定是发生了数据倾斜。
知道数据倾斜发生在哪一个stage之后，接着我们就需要根据stage划分原理，推算出来发生倾斜的那个stage对应代码中的哪一部分，这部分代码中肯定会有一个shuffle类算子。精准推算stage与代码的对应关系，这里介绍一个相对简单实用的推算方法：只要看到Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句（比如group by语句），那么就可以判定，以那个地方为界限划分出了前后两个stage。
这里我们就以Spark最基础的入门程序——单词计数来举例，如何用最简单的方法大致推算出一个stage对应的代码。如下示例，在整个代码中，只有一个reduceByKey是会发生shuffle的算子，因此就可以认为，以这个算子为界限，会划分出前后两个stage。
stage0，主要是执行从textFile到map操作，以及执行shuffle write操作。shuffle write操作，我们可以简单理解为对pairs RDD中的数据进行分区操作，每个task处理的数据中，相同的key会写入同一个磁盘文件内。
stage1，主要是执行从reduceByKey到collect操作，stage1的各个task一开始运行，就会首先执行shuffle read操作。执行shuffle read操作的task，会从stage0的各个task所在节点拉取属于自己处理的那些key，然后对同一个key进行全局性的聚合或join等操作，在这里就是对key的value值进行累加。stage1在执行完reduceByKey算子之后，就计算出了最终的wordCounts RDD，然后会执行collect算子，将所有数据拉取到Driver上，供我们遍历和打印输出。
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("hdfs://...")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map((_, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect().foreach(println(_))
通过对单词计数程序的分析，希望能够让大家了解最基本的stage划分的原理，以及stage划分后shuffle操作是如何在两个stage的边界处执行的。然后我们就知道如何快速定位出发生数据倾斜的stage对应代码的哪一个部分了。比如我们在Spark Web UI或者本地log中发现，stage1的某几个task执行得特别慢，判定stage1出现了数据倾斜，那么就可以回到代码中定位出stage1主要包括了reduceByKey这个shuffle类算子，此时基本就可以确定是由reduceByKey算子导致的数据倾斜问题。比如某个单词出现了100万次，其他单词才出现10次，那么stage1的某个task就要处理100万数据，整个stage的速度就会被这个task拖慢。
某个task莫名其妙内存溢出的情况
这种情况下去定位出问题的代码就比较容易了。我们建议直接看yarn-client模式下本地log的异常栈，或者是通过YARN查看yarn-cluster模式下的log中的异常栈。一般来说，通过异常栈信息就可以定位到你的代码中哪一行发生了内存溢出。然后在那行代码附近找找，一般也会有shuffle类算子，此时很可能就是这个算子导致了数据倾斜。
但是大家要注意的是，不能单纯靠偶然的内存溢出就判定发生了数据倾斜。因为自己编写的代码的bug，以及偶然出现的数据异常，也可能会导致内存溢出。因此还是要按照上面所讲的方法，通过Spark Web UI查看报错的那个stage的各个task的运行时间以及分配的数据量，才能确定是否是由于数据倾斜才导致了这次内存溢出。
查看导致数据倾斜的key的数据分布情况
知道了数据倾斜发生在哪里之后，通常需要分析一下那个执行了shuffle操作并且导致了数据倾斜的RDD/Hive表，查看一下其中key的分布情况。这主要是为之后选择哪一种技术方案提供依据。针对不同的key分布与不同的shuffle算子组合起来的各种情况，可能需要选择不同的技术方案来解决。
此时根据你执行操作的情况不同，可以有很多种查看key分布的方式：
如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。
如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码，比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数，collect/take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。
举例来说，对于上面所说的单词计数程序，如果确定了是stage1的reduceByKey算子导致了数据倾斜，那么就应该看看进行reduceByKey操作的RDD中的key分布情况，在这个例子中指的就是pairs RDD。如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。
val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)
val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()
sampledWordCounts.foreach(println(_))
1.3 如何缓解/消除数据倾斜
1.3.1 尽量避免数据源的数据倾斜
比如数据源是Kafka：
以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例。由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task（Partition），所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡，直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜。
Kafka某一Topic内消息在不同Partition之间的分布，主要由Producer端所使用的Partition实现类决定。如果使用随机Partitioner，则每条消息会随机发送到一个Partition中，从而从概率上来讲，各Partition间的数据会达到平衡。此时源Stage（直接读取Kafka数据的Stage）不会产生数据倾斜。
但很多时候，业务场景可能会要求将具备同一特征的数据顺序消费，此时就需要将具有相同特征的数据放于同一个Partition中。一个典型的场景是，需要将同一个用户相关的PV信息置于同一个Partition中。此时，如果产生了数据倾斜，则需要通过其它方式处理。
比如数据源是Hive：
导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。
方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。
方案实现原理：这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家，这种方式属于治标不治本。因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题，所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。
方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。
方案缺点：治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。
方案实践经验：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。
项目实践经验：在美团·点评的交互式用户行为分析系统中使用了这种方案，该系统主要是允许用户通过Java Web系统提交数据分析统计任务，后端通过Java提交Spark作业进行数据分析统计。要求Spark作业速度必须要快，尽量在10分钟以内，否则速度太慢，用户体验会很差。所以我们将有些Spark作业的shuffle操作提前到了Hive ETL中，从而让Spark直接使用预处理的Hive中间表，尽可能地减少Spark的shuffle操作，大幅度提升了性能，将部分作业的性能提升了6倍以上。
1.3.2 调整并行度分散同一个Task的不同Key
方案适用场景：如果我们必须要对数据倾斜迎难而上，那么建议优先使用这种方案，因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。
方案实现思路：在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。
方案实现原理：增加shuffle read task的数量，可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task，从而让每个task处理比原来更少的数据。举例来说，如果原本有5个key，每个key对应10条数据，这5个key都是分配给一个task的，那么这个task就要处理50条数据。而增加了shuffle read task以后，每个task就分配到一个key，即每个task就处理10条数据，那么自然每个task的执行时间都会变短了。具体原理如下图所示。
方案优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。
方案缺点：只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，根据实践经验来看，其效果有限。
方案实践经验：该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。所以这种方案只能说是在发现数据倾斜时尝试使用的第一种手段，尝试去用最简单的方法缓解数据倾斜而已，或者是和其他方案结合起来使用。
原理
Spark在做Shuffle时，默认使用HashPartitioner（非Hash Shuffle）对数据进行分区。如果并行度设置的不合适，可能造成大量不相同的Key对应的数据被分配到了同一个Task上，造成该Task所处理的数据远大于其它Task，从而造成数据倾斜。
如果调整Shuffle时的并行度，使得原本被分配到同一Task的不同Key发配到不同Task上处理，则可降低原Task所需处理的数据量，从而缓解数据倾斜问题造成的短板效应。
案例
现有一张测试数据集，内有100万条数据，每条数据有一个唯一的id值。现通过一些处理，使得id为90万之下的所有数据对12取模后余数为8（即在Shuffle并行度为12时该数据集全部被HashPartition分配到第8个Task），其它数据集id不变，从而使得id大于90万的数据在Shuffle时可被均匀分配到所有Task中，而id小于90万的数据全部分配到同一个Task中。处理过程如下
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/source_index")
sourceRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master01:9000/source_index MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> case class brower(id:Int, time:Long, uid:String, keyword:String, url_rank:Int, click_num:Int, click_url:String) extends Serializable
defined class brower
scala> val ds = sourceRdd.map(_.split("\t")).map(attr => brower(attr(0).toInt, attr(1).toLong, attr(2), attr(3), attr(4).toInt, attr(5).toInt, attr(6))).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[brower] = [id: int, time: bigint ... 5 more fields]
scala> ds.createOrReplaceTempView("sourceTable")
scala> val newSource = spark.sql("SELECT CASE WHEN id < 900000 THEN (8 + (CAST (RAND() * 50000 AS bigint)) * 12 ) ELSE id END, time, uid, keyword, url_rank, click_num, click_url FROM sourceTable")
newSource: org.apache.spark.sql.DataFrame = [CASE WHEN (id < 900000) THEN (CAST(8 AS BIGINT) + (CAST((rand(-5486683549522524104) * CAST(50000 AS DOUBLE)) AS BIGINT) * CAST(12 AS BIGINT))) ELSE CAST(id AS BIGINT) END: bigint, time: bigint ... 5 more fields]
scala> newSource.rdd.map(_.mkString("\t")).saveAsTextFile("hdfs://master01:9000/test_data")
通过上述处理，一份可能造成后续数据倾斜的测试数据即以准备好。接下来，使用Spark读取该测试数据，并通过groupByKey(12)对id分组处理，且Shuffle并行度为12。代码如下
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/test_data/p*")
sourceRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master01:9000/test_data/p* MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> val kvRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split("\t");(parm(0).trim().toInt,parm(1).trim()) })
kvRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:26
scala> kvRdd.groupByKey(12).count
res0: Long = 150000
scala> :quit
本次实验所使用集群节点数为3，每个节点可被Yarn使用的CPU核数为3，内存为2GB。在Spark-shell中进行提交
GroupBy Stage的Task状态如下图所示，Task 8处理的记录数为90万，远大于（9倍于）其它11个Task处理的10万记录。而Task 8所耗费的时间为1秒，远高于其它11个Task的平均时间。整个Stage的时间也为1秒，该时间主要由最慢的Task 8决定。数据之间处理的比例最大为105倍。
在这种情况下，可以通过调整Shuffle并行度，使得原来被分配到同一个Task（即该例中的Task 8）的不同Key分配到不同Task，从而降低Task 8所需处理的数据量，缓解数据倾斜。
通过groupByKey(17)将Shuffle并行度调整为17，重新提交到Spark。新的Job的GroupBy Stage所有Task状态如下图所示。
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/test_data/p*")
sourceRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master01:9000/test_data/p* MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> val kvRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split("\t");(parm(0).trim().toInt,parm(1).trim()) })
kvRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:26
scala> kvRdd.groupByKey(17).count
res0: Long = 150000
scala> :quit
从上图可知，相比以上次一计算，目前每一个计算的数据都比较平均，数据之间的最大比例基本为1:1，总体时间降到了0.8秒。
在这种场景下，调整并行度，并不意味着一定要增加并行度，也可能是减小并行度。如果通过groupByKey(7)将Shuffle并行度调整为7，重新提交到Spark。新Job的GroupBy Stage的所有Task状态如下图所示。
从上图可见，处理记录数都比较平均。
总结
适用场景
大量不同的Key被分配到了相同的Task造成该Task数据量过大。
解决方案
调整并行度。一般是增大并行度，但有时如本例减小并行度也可达到效果。
优势
实现简单，可在需要Shuffle的操作算子上直接设置并行度或者使用spark.default.parallelism设置。如果是Spark SQL，还可通过SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks]设置并行度。可用最小的代价解决问题。一般如果出现数据倾斜，都可以通过这种方法先试验几次，如果问题未解决，再尝试其它方法。
劣势
适用场景少，只能将分配到同一Task的不同Key分散开，但对于同一Key倾斜严重的情况该方法并不适用。并且该方法一般只能缓解数据倾斜，没有彻底消除问题。从实践经验来看，其效果一般。
1.3.3 自定义Partitioner
原理
使用自定义的Partitioner（默认为HashPartitioner），将原本被分配到同一个Task的不同Key分配到不同Task。
案例
以上述数据集为例，继续将并发度设置为12，但是在groupByKey算子上，使用自定义的Partitioner（实现如下）
class CustomerPartitioner(numParts:Int) extends org.apache.spark.Partitioner {
//覆盖分区数
override def numPartitions: Int = numParts
//覆盖分区号获取函数
override def getPartition(key: Any): Int = {
val id: Int = key.toString.toInt
if (id <= 900000)
return new java.util.Random().nextInt(100) % 12
else
return id % 12
}
}
执行如下代码：
scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
class CustomerPartitioner(numParts:Int) extends org.apache.spark.Partitioner {
//覆盖分区数
override def numPartitions: Int = numParts
//覆盖分区号获取函数
override def getPartition(key: Any): Int = {
val id: Int = key.toString.toInt
if (id <= 900000)
return new java.util.Random().nextInt(100) % 12
else
return id % 12
}
}
// Exiting paste mode, now interpreting.
defined class CustomerPartitioner
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/test_data/p*")
sourceRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master01:9000/test_data/p* MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> val kvRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split("\t");(parm(0).trim().toInt,parm(1).trim()) })
kvRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:26
scala> kvRdd.groupByKey(new CustomerPartitioner(12)).count
res0: Long = 565312
scala> :quit
由下图可见，使用自定义Partition后，各Task所处理的数据集大小相当。
总结
适用场景
大量不同的Key被分配到了相同的Task造成该Task数据量过大。
解决方案
使用自定义的Partitioner实现类代替默认的HashPartitioner，尽量将所有不同的Key均匀分配到不同的Task中。
优势
不影响原有的并行度设计。如果改变并行度，后续Stage的并行度也会默认改变，可能会影响后续Stage。
劣势
适用场景有限，只能将不同Key分散开，对于同一Key对应数据集非常大的场景不适用。效果与调整并行度类似，只能缓解数据倾斜而不能完全消除数据倾斜。而且需要根据数据特点自定义专用的Partitioner，不够灵活。
1.3.4 将Reduce side Join转变为Map side Join
方案适用场景：在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。
方案实现思路：不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。
方案实现原理：普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。具体原理如下图所示。
方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。
方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行广播，此时会比较消耗内存资源，driver和每个Executor内存中都会驻留一份小RDD的全量数据。如果我们广播出去的RDD数据比较大，比如10G以上，那么就可能发生内存溢出了。因此并不适合两个都是大表的情况。
通过Spark的Broadcast机制，将Reduce侧Join转化为Map侧Join，避免Shuffle从而完全消除Shuffle带来的数据倾斜。
案例
准备数据：
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/source_index/p*")
scala> val kvRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split("\t");(parm(0).trim().toInt, x) })
scala> val kvRdd2 = kvRdd.map(x=>{if(x._1 < 900001) (900001,x._2) else x})
scala> kvRdd2.map(x=>x._1 +","+x._2).saveAsTextFile("hdfs://master01:9000/big_data/")
scala> val joinRdd2 = kvRdd.filter(_._1 > 900000)
scala> joinRdd2.map(x=>x._1 +","+x._2).saveAsTextFile("hdfs://master01:9000/small_data/")
测试案例：
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/big_data/p*")
scala> val sourceRdd2 = sc.textFile("hdfs://master01:9000/small_data/p*")
scala> val joinRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split(",");(parm(0).trim().toInt, parm(1).trim) })
scala> val joinRdd2 = sourceRdd2.map(x =>{ val parm=x.split(",");(parm(0).trim().toInt, parm(1).trim) })
scala> joinRdd.join(joinRdd2).count
直接通过将joinRdd（大数据集）和joinRdd2（小数据集）进行join计算，如下：
通过广播变量修正后：
scala> val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master01:9000/big_data/p*")
scala> val sourceRdd2 = sc.textFile("hdfs://master01:9000/small_data/p*")
scala> val joinRdd = sourceRdd.map(x =>{ val parm=x.split(",");(parm(0).trim().toInt, parm(1).trim) })
scala> val joinRdd2 = sourceRdd2.map(x =>{ val parm=x.split(",");(parm(0).trim().toInt, parm(1).trim) })
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(joinRdd2.collectAsMap)
scala> joinRdd.map(x => (x._1,(x._2,broadcastVar.value.getOrElse(x._1,"")))).count
通过广播变量 + Map完成了相同的工作（没有发生shuffle）：
总结
适用场景
参与Join的一边数据集足够小，可被加载进Driver并通过Broadcast方法广播到各个Executor中。
优势
避免了Shuffle，彻底消除了数据倾斜产生的条件，可极大提升性能。
劣势
要求参与Join的一侧数据集足够小，并且主要适用于Join的场景，不适合聚合的场景，适用条件有限。
1.3.5 两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）
方案适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。
方案实现思路：这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着对打上随机数后的数据，执行reduceByKey等聚合操作，进行局部聚合，那么局部聚合结果，就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。
方案实现原理：将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。具体原理见下图。
方案优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜，将Spark作业的性能提升数倍以上。
方案缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。
// 第一步，给RDD中的每个key都打上一个随机前缀。
JavaPairRDD<String, Long> randomPrefixRdd = rdd.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, String, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(10);
return new Tuple2<String, Long>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 第二步，对打上随机前缀的key进行局部聚合。
JavaPairRDD<String, Long> localAggrRdd = randomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 第三步，去除RDD中每个key的随机前缀。
JavaPairRDD<Long, Long> removedRandomPrefixRdd = localAggrRdd.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<String,Long>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<String, Long> tuple)
throws Exception {
long originalKey = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2<Long, Long>(originalKey, tuple._2);
}
});
// 第四步，对去除了随机前缀的RDD进行全局聚合。
JavaPairRDD<Long, Long> globalAggrRdd = removedRandomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
1.3.6 为数据倾斜的key增加随机前/后缀
原理
为数据量特别大的Key增加随机前/后缀，使得原来Key相同的数据变为Key不相同的数据，从而使倾斜的数据集分散到不同的Task中，彻底解决数据倾斜问题。Join另一侧的数据中，与倾斜Key对应的部分数据，与随机前缀集作笛卡尔乘积，从而保证无论数据倾斜侧倾斜Key如何加前缀，都能与之正常Join。
案例
通过如下SQL，将id为9亿到9.08亿共800万条数据的id转为9500048或者9500096，其它数据的id除以100取整。从而该数据集中，id为9500048和9500096的数据各400万，其它id对应的数据记录数均为100条。这些数据存于名为test的表中。
对于另外一张小表test_new，取出50万条数据，并将id（递增且唯一）除以100取整，使得所有id都对应100条数据。
NSERT OVERWRITE TABLE test
SELECT CAST(CASE WHEN id < 908000000 THEN (9500000 + (CAST (RAND() * 2 AS INT) + 1) * 48 )
ELSE CAST(id/100 AS INT) END AS STRING),
name
FROM student_external
WHERE id BETWEEN 900000000 AND 1050000000;
INSERT OVERWRITE TABLE test_new
SELECT CAST(CAST(id/100 AS INT) AS STRING),
name
FROM student_delta_external
WHERE id BETWEEN 950000000 AND 950500000;
通过如下代码，读取test表对应的文件夹内的数据并转换为JavaPairRDD存于leftRDD中，同样读取test表对应的数据存于rightRDD中。通过RDD的join算子对leftRDD与rightRDD进行Join，并指定并行度为48。
public class SparkDataSkew{
public static void main(String[] args) {
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName("DemoSparkDataFrameWithSkewedBigTableDirect");
sparkConf.set("spark.default.parallelism", parallelism + "");
JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
JavaPairRDD<String, String> leftRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
JavaPairRDD<String, String> rightRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test_new/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
leftRDD.join(rightRDD, parallelism)
.mapToPair((Tuple2<String, Tuple2<String, String>> tuple) -> new Tuple2<String, String>(tuple._1(), tuple._2()._2()))
.foreachPartition((Iterator<Tuple2<String, String>> iterator) -> {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
iterator.forEachRemaining((Tuple2<String, String> tuple) -> atomicInteger.incrementAndGet());
});
javaSparkContext.stop();
javaSparkContext.close();
}
}
从下图可看出，整个Join耗时1分54秒，其中Join Stage耗时1.7分钟。
通过分析Join Stage的所有Task可知，在其它Task所处理记录数为192.71万的同时Task 32的处理的记录数为992.72万，故它耗时为1.7分钟，远高于其它Task的约10秒。这与上文准备数据集时，将id为9500048为9500096对应的数据量设置非常大，其它id对应的数据集非常均匀相符合。
现通过如下操作，实现倾斜Key的分散处理
将leftRDD中倾斜的key（即9500048与9500096）对应的数据单独过滤出来，且加上1到24的随机前缀，并将前缀与原数据用逗号分隔（以方便之后去掉前缀）形成单独的leftSkewRDD
将rightRDD中倾斜key对应的数据抽取出来，并通过flatMap操作将该数据集中每条数据均转换为24条数据（每条分别加上1到24的随机前缀），形成单独的rightSkewRDD
将leftSkewRDD与rightSkewRDD进行Join，并将并行度设置为48，且在Join过程中将随机前缀去掉，得到倾斜数据集的Join结果skewedJoinRDD
将leftRDD中不包含倾斜Key的数据抽取出来作为单独的leftUnSkewRDD
对leftUnSkewRDD与原始的rightRDD进行Join，并行度也设置为48，得到Join结果unskewedJoinRDD
通过union算子将skewedJoinRDD与unskewedJoinRDD进行合并，从而得到完整的Join结果集
具体实现代码如下
public class SparkDataSkew{
public static void main(String[] args) {
int parallelism = 48;
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName("SolveDataSkewWithRandomPrefix");
sparkConf.set("spark.default.parallelism", parallelism + "");
JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
JavaPairRDD<String, String> leftRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
JavaPairRDD<String, String> rightRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test_new/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
String[] skewedKeyArray = new String[]{"9500048", "9500096"};
Set<String> skewedKeySet = new HashSet<String>();
List<String> addList = new ArrayList<String>();
for(int i = 1; i <=24; i++) {
addList.add(i + "");
}
for(String key : skewedKeyArray) {
skewedKeySet.add(key);
}
Broadcast<Set<String>> skewedKeys = javaSparkContext.broadcast(skewedKeySet);
Broadcast<List<String>> addListKeys = javaSparkContext.broadcast(addList);
JavaPairRDD<String, String> leftSkewRDD = leftRDD
.filter((Tuple2<String, String> tuple) -> skewedKeys.value().contains(tuple._1()))
.mapToPair((Tuple2<String, String> tuple) -> new Tuple2<String, String>((new Random().nextInt(24) + 1) + "," + tuple._1(), tuple._2()));
JavaPairRDD<String, String> rightSkewRDD = rightRDD.filter((Tuple2<String, String> tuple) -> skewedKeys.value().contains(tuple._1()))
.flatMapToPair((Tuple2<String, String> tuple) -> addListKeys.value().stream()
.map((String i) -> new Tuple2<String, String>( i + "," + tuple._1(), tuple._2()))
.collect(Collectors.toList())
.iterator()
);
JavaPairRDD<String, String> skewedJoinRDD = leftSkewRDD
.join(rightSkewRDD, parallelism)
.mapToPair((Tuple2<String, Tuple2<String, String>> tuple) -> new Tuple2<String, String>(tuple._1().split(",")[1], tuple._2()._2()));
JavaPairRDD<String, String> leftUnSkewRDD = leftRDD.filter((Tuple2<String, String> tuple) -> !skewedKeys.value().contains(tuple._1()));
JavaPairRDD<String, String> unskewedJoinRDD = leftUnSkewRDD.join(rightRDD, parallelism).mapToPair((Tuple2<String, Tuple2<String, String>> tuple) -> new Tuple2<String, String>(tuple._1(), tuple._2()._2()));
skewedJoinRDD.union(unskewedJoinRDD).foreachPartition((Iterator<Tuple2<String, String>> iterator) -> {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
iterator.forEachRemaining((Tuple2<String, String> tuple) -> atomicInteger.incrementAndGet());
});
javaSparkContext.stop();
javaSparkContext.close();
}
}
从下图可看出，整个Join耗时58秒，其中Join Stage耗时33秒。
通过分析Join Stage的所有Task可知
由于Join分倾斜数据集Join和非倾斜数据集Join，而各Join的并行度均为48，故总的并行度为96
由于提交任务时，设置的Executor个数为4，每个Executor的core数为12，故可用Core数为48，所以前48个Task同时启动（其Launch时间相同），后48个Task的启动时间各不相同（等待前面的Task结束才开始）
由于倾斜Key被加上随机前缀，原本相同的Key变为不同的Key，被分散到不同的Task处理，故在所有Task中，未发现所处理数据集明显高于其它Task的情况
实际上，由于倾斜Key与非倾斜Key的操作完全独立，可并行进行。而本实验受限于可用总核数为48，可同时运行的总Task数为48，故而该方案只是将总耗时减少一半（效率提升一倍）。如果资源充足，可并发执行Task数增多，该方案的优势将更为明显。在实际项目中，该方案往往可提升数倍至10倍的效率。
总结
适用场景
两张表都比较大，无法使用Map则Join。其中一个RDD有少数几个Key的数据量过大，另外一个RDD的Key分布较为均匀。
解决方案
将有数据倾斜的RDD中倾斜Key对应的数据集单独抽取出来加上随机前缀，另外一个RDD每条数据分别与随机前缀结合形成新的RDD（相当于将其数据增到到原来的N倍，N即为随机前缀的总个数），然后将二者Join并去掉前缀。然后将不包含倾斜Key的剩余数据进行Join。最后将两次Join的结果集通过union合并，即可得到全部Join结果。
优势
相对于Map则Join，更能适应大数据集的Join。如果资源充足，倾斜部分数据集与非倾斜部分数据集可并行进行，效率提升明显。且只针对倾斜部分的数据做数据扩展，增加的资源消耗有限。
劣势
如果倾斜Key非常多，则另一侧数据膨胀非常大，此方案不适用。而且此时对倾斜Key与非倾斜Key分开处理，需要扫描数据集两遍，增加了开销。
1.3.7 使用随机前缀和扩容RDD进行join
方案适用场景：如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。
方案实现思路：
该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。
然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。
最后将两个处理后的RDD进行join即可。
方案实现原理：将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于，上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理，由于处理过程需要扩容RDD，因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大；而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况，没法将部分key拆分出来进行单独处理，因此只能对整个RDD进行数据扩容，对内存资源要求很高。
方案优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。
方案缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。
方案实践经验：曾经开发一个数据需求的时候，发现一个join导致了数据倾斜。优化之前，作业的执行时间大约是60分钟左右；使用该方案优化之后，执行时间缩短到10分钟左右，性能提升了6倍。
// 首先将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍。
JavaPairRDD<String, Row> expandedRDD = rdd1.flatMapToPair(
new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, Row> tuple)
throws Exception {
List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2<String, Row>(0 + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 其次，将另一个有数据倾斜key的RDD，每条数据都打上100以内的随机前缀。
JavaPairRDD<String, String> mappedRDD = rdd2.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 将两个处理后的RDD进行join即可。
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD);
1.3.8 大表随机添加N种随机前缀，小表扩大N倍
原理
如果出现数据倾斜的Key比较多，上一种方法将这些大量的倾斜Key分拆出来，意义不大。此时更适合直接对存在数据倾斜的数据集全部加上随机前缀，然后对另外一个不存在严重数据倾斜的数据集整体与随机前缀集作笛卡尔乘积（即将数据量扩大N倍）。
案例
这里给出示例代码，读者可参考上文中分拆出少数倾斜Key添加随机前缀的方法，自行测试。
public class SparkDataSkew {
public static void main(String[] args) {
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName("ResolveDataSkewWithNAndRandom");
sparkConf.set("spark.default.parallelism", parallelism + "");
JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
JavaPairRDD<String, String> leftRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
JavaPairRDD<String, String> rightRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop1:8020/apps/hive/warehouse/default/test_new/")
.mapToPair((String row) -> {
String[] str = row.split(",");
return new Tuple2<String, String>(str[0], str[1]);
});
List<String> addList = new ArrayList<String>();
for(int i = 1; i <=48; i++) {
addList.add(i + "");
}
Broadcast<List<String>> addListKeys = javaSparkContext.broadcast(addList);
JavaPairRDD<String, String> leftRandomRDD = leftRDD.mapToPair((Tuple2<String, String> tuple) -> new Tuple2<String, String>(new Random().nextInt(48) + "," + tuple._1(), tuple._2()));
JavaPairRDD<String, String> rightNewRDD = rightRDD
.flatMapToPair((Tuple2<String, String> tuple) -> addListKeys.value().stream()
.map((String i) -> new Tuple2<String, String>( i + "," + tuple._1(), tuple._2()))
.collect(Collectors.toList())
.iterator()
);
JavaPairRDD<String, String> joinRDD = leftRandomRDD
.join(rightNewRDD, parallelism)
.mapToPair((Tuple2<String, Tuple2<String, String>> tuple) -> new Tuple2<String, String>(tuple._1().split(",")[1], tuple._2()._2()));
joinRDD.foreachPartition((Iterator<Tuple2<String, String>> iterator) -> {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
iterator.forEachRemaining((Tuple2<String, String> tuple) -> atomicInteger.incrementAndGet());
});
javaSparkContext.stop();
javaSparkContext.close();
}
}
总结
适用场景
一个数据集存在的倾斜Key比较多，另外一个数据集数据分布比较均匀。
优势
对大部分场景都适用，效果不错。
劣势
需要将一个数据集整体扩大N倍，会增加资源消耗。
总结
对于数据倾斜，并无一个统一的一劳永逸的方法。更多的时候，是结合数据特点（数据集大小，倾斜Key的多少等）综合使用上文所述的多种方法。
1.3.9 采样倾斜key并分拆join操作
方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。
方案实现思路：
对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计一下每个key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。
然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成一个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀，而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。
接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。
再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，此时就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进行join了。
而另外两个普通的RDD就照常join即可。
最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。
方案实现原理：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，可以将少数几个key分拆成独立RDD，并附加随机前缀打散成n份去进行join，此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上，而是分散到多个task进行join了。具体原理见下图。
方案优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。
方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。
// 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中，采样10%的样本数据。
JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1);
// 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。
// 对降序排序后的数据，取出top 1或者top 100的数据，也就是key最多的前n个数据。
// 具体取出多少个数据量最多的key，由大家自己决定，我们这里就取1个作为示范。
JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
return new Tuple2<Long, Long>(tuple._1, 1L);
}
});
JavaPairRDD<Long, Long> countedSampledRDD = mappedSampledRDD.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
JavaPairRDD<Long, Long> reversedSampledRDD = countedSampledRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)
throws Exception {
return new Tuple2<Long, Long>(tuple._2, tuple._1);
}
});
final Long skewedUserid = reversedSampledRDD.sortByKey(false).take(1).get(0)._2;
// 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter(
new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// 从rdd1中分拆出不导致数据倾斜的普通key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> commonRDD = rdd1.filter(
new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {
return !tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// rdd2，就是那个所有key的分布相对较为均匀的rdd。
// 这里将rdd2中，前面获取到的key对应的数据，过滤出来，分拆成单独的rdd，并对rdd中的数据使用flatMap算子都扩容100倍。
// 对扩容的每条数据，都打上0～100的前缀。
JavaPairRDD<String, Row> skewedRdd2 = rdd2.filter(
new Function<Tuple2<Long,Row>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
}).flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(
Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {
Random random = new Random();
List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2<String, Row>(i + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 将rdd1中分拆出来的导致倾斜的key的独立rdd，每条数据都打上100以内的随机前缀。
// 然后将这个rdd1中分拆出来的独立rdd，与上面rdd2中分拆出来的独立rdd，进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD1 = skewedRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
})
.join(skewedUserid2infoRDD)
.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<String,Row>>, Long, Tuple2<String, Row>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>> call(
Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> tuple)
throws Exception {
long key = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>>(key, tuple._2);
}
});
// 将rdd1中分拆出来的包含普通key的独立rdd，直接与rdd2进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD2 = commonRDD.join(rdd2);
// 将倾斜key join后的结果与普通key join后的结果，uinon起来。
// 就是最终的join结果。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = joinedRDD1.union(joinedRDD2);
1.3.10 过滤少数导致倾斜的key
方案适用场景：如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。
方案实现思路：如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少数几个key。比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。如果需要每次作业执行时，动态判定哪些key的数据量最多然后再进行过滤，那么可以使用sample算子对RDD进行采样，然后计算出每个key的数量，取数据量最多的key过滤掉即可。
方案实现原理：将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。
方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。
方案缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。
方案实践经验：在项目中我们也采用过这种方案解决数据倾斜。有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后发现，是Hive表中的某一个key在那天数据异常，导致数据量暴增。因此就采取每次执行前先进行采样，计算出样本中数据量最大的几个key之后，直接在程序中将那些key给过滤掉。
