详解Spark数据倾斜.pdfVIP

1. 史诗级最详细10招Spark数据倾斜调优 2. 预习分布式计算应用执行机制 2. 1. MapReduce执行流程 2. 2. Spark应用程序执行流程 3. 什么是数据倾斜 3. 1. 数据倾斜发生的现象 3. 2. 数据倾斜发生的原理 3. 3. 数据倾斜的危害 3. 4. 数据倾斜是如何造成的 3. 5. 如何消除或缓解数据倾斜 3. 5. 1. 避免数据源倾斜-HDFS 3. 5. 2. 避免数据源倾斜-Kafka 3. 5. 3. 定位处理逻辑 - Stage 和 Task 3. 5. 4. 查看导致倾斜的key的数据分布情况 4. 数据倾斜解决方案 4. 1. 方案一：使用Hive ET L预处理数据 4. 1. 1. 适用场景 4. 1. 2. 实现思路 4. 1. 3. 实现原理 4. 1. 4. 方案优缺点 4. 1. 5. 企业最佳实践 4. 2. 方案二：调整shuffle操作的并行度 4. 2. 1. 适用场景 4. 2. 2. 实现思路 4. 2. 3. 实现原理 4. 2. 4. 方案优缺点 4. 2. 5. 企业最佳实践 4. 3. 方案三：过滤少数导致倾斜的key 4. 3. 1. 适用场景 4. 3. 2. 实现思路 4. 3. 3. 实现原理 4. 3. 4. 方案优缺点 4. 3. 5. 企业最佳实践 4. 4. 方案四：将reduce j oin转为map j oin 4. 4. 1. 适用场景 4. 4. 2. 实现思路 4. 4. 3. 实现原理 4. 4. 4. 方案优缺点 4. 5. 方案五：采样倾斜 key 并分拆 j oin 操作 4. 5. 1. 适用场景 4. 5. 2. 实现思路 4. 5. 3. 实现原理 4. 5. 4. 方案优缺点 4. 6. 方案六：两阶段聚合 （局部聚合+全局聚合） 4. 6. 1. 适用场景 4. 6. 2. 实现思路 4. 6. 3. 实现原理 4. 6. 4. 方案优缺点 4. 7. 方案七：使用随机前缀和扩容 RDD 进行 j oin 4. 7. 1. 适用场景 4. 7. 2. 实现思路 4. 7. 3. 实现原理 4. 7. 4. 方案优缺点 4. 7. 5. 企业最佳实践 4. 8. 方案八：任务横切，一分为二，单独处理 4. 8. 1. 适用场景 4. 8. 2. 实现思路 4. 8. 3. 实现原理 4. 8. 4. 方案优缺点 4. 9. 方案九：多种方案组合使用 4. 10. 方案十：自定义 Partitioner 4. 10. 1. 适用场景 4. 10. 2. 实现思路 4. 10. 3. 实现原理 4. 10. 4. 常见分区解释 4. 10. 5. 方案优缺点 5. Spark倾斜调优案例 5. 1. 方案十一：Spark 整合 BitMap 求 J oin 5. 1. 1. 适用场景 5. 1. 2. 实现思路 5. 1. 3. 实现原理 5. 1. 4. 方案优缺点 1. 史诗级最详细10招Spark数据倾斜调优 数据倾斜是大数据计算中一个最棘手的问题，出现数据倾斜后，Spark 作业的性能会比期望值差很多， 两大直接后果：Spark 任务 OOM 异常退出，数据