Spark性能优化——数据倾斜

常见的数据倾斜是怎么造成的？

shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或Join等操作，如果某个key对应的数量特别大的话，就会产生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。

触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。

要解决数据倾斜的问题，首先要定位数据倾斜发生在什么地方，首先是哪个stage，直接在Web UI上看就可以，然后查看运行耗时的task，查看数据是否倾斜了！

根据这个task，根据stage划分原理，推算出数据倾斜发生在哪个shuffle类算子上。

查看导致数据倾斜的key的数据分布情况

根据执行操作的不同，可以有很多种查看key分布的方式：

1、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。

2、如果是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。

比如针对wordCount案例，最后的reduceByKey算子导致了数据倾斜：

val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)//对pairs采样10%val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()sampledWordCounts.foreach(println(_))

数据倾斜的解决方法

方案一：使用Hive ETL预处理数据

适用场景：导致数据倾斜的是Hive表，Hive表中的数据本身很不均匀，业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作。

实现思路：提前将join等操作执行，进行Hive阶段的ETL。将导致数据倾斜的shuffle前置。

优缺点：实现简单，Spark作业性能提升，但是Hive ETL还是会发生数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。

实践经验：将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天就执行一次，慢就慢点吧。

方案二：过滤少数导致倾斜的key

适用场景：少数几个key导致数据倾斜，而且对计算本身影响并不大的话。

实现思路：比如Spark SQL中直接用where条件过滤掉这些key，如果是RDD的话，用filter算子过滤掉这些key。如果是动态判断哪些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，取数量最多的key过滤掉即可。

优缺点：实现简单，效果也好。缺点是一般情况下，导致倾斜的key还是很多的，不会是少数的。

解决方案三：提高shuffle操作的并发度

适用场景：直接面对数据倾斜的简单解决方案。

实现思路：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算子执行的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，该参数默认值是200，对于很多场景来说有点过小。

优缺点：简单能缓解，缺点是没有根除问题，效果有限。

解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）

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，比较适合这种方案。

实现思路：先局部聚合，给每个key打一个小范围的随机数，比如10以内的随机数，相当于分成10份，一个task分成10个task。局部聚合后，去掉key上的随机数前缀，再次进行全局聚合操作。

优缺点：大幅度缓解数据倾斜，缺点是仅适用于聚合类的shuffle操作。

解决方案五：将reduce join转为map join

适用场景：对RDD适用join类操作，或者在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）。

实现思路：使用Broadcast广播小的RDD或小表与map类算子实现join操作，进而完全避免shuffle操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。

优缺点：根本不会发生shuffle，使用场景少，小表广播也会比较消耗内存资源。

解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作

适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，查看两个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都比较均匀。

实现思路：

1. 算出数据量最大的那几个key，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。
2. 将这几个key对应的数据从原来的RDD拆分出来形成一个单独的RDD，并给每个key打上n以内的随机前缀。
3. 需要join的另一个RDD，也过滤出那几个倾斜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条数据都按照顺序附加一个0-n的前缀。
4. 将附加随机前缀的RDD和膨胀n倍的独立RDD进行join，将原先相同的key打成n份，分散到多个task中去执行join。
5. 而另外两个普通的RDD照常join即可。
6. 最后两次join的结果使用union算子合并起来，得到最终的join结果。

优缺点：针对少数倾斜key进行扩容n倍。不适合大量的导致倾斜的key。

解决方案七：使用随机前缀和扩容RDD进行join

适用场景：进行join操作时，RDD中大量的key导致数据倾斜。

实现思路：

1. 跟方案六类似，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。
2. 然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
3. 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。
4. 最后将两个处理后的RDD进行join即可。

优缺点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，效果不错。缺点是需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。

解决方案八：多种方案组合使用

对于较为复杂的数据倾斜场景，将多种方案组合使用，方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解，其次对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能，最后还可以针对不同的聚合或join操作，选择一种方案来优化其性能。

总结：数据倾斜，解决方案分为预处理和真实处理，预处理就是方案一中的Hive进行ETL。真实处理都是直面导致数据倾斜的key。

首先是简单的去key方案（方案二），其次是分散key的方案三，提升并行度。

其次是分治的思想，局部聚合+全局聚合的方案四。

紧接着是转移的思路，通过广播将reduce join变为map join（方案五）。

局部分拆+膨胀的思想，采样倾斜key并分拆join操作（方案六）。

全局拆分+膨胀的思想，使用随机前缀和扩容RDD进行join（方案七）。

最后是整合的思想，将上面的方案组合起来使用。