spark 数据倾斜的一些表现
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spark数据倾斜处理
spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势. 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足 ...
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Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势
原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitio ...
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Spark 数据倾斜
Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象 当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总 ...
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Spark数据倾斜解决方案(转)
本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势 发表于 2017 ...
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最详细10招Spark数据倾斜调优
最详细10招Spark数据倾斜调优 数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象 绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理 在进行 shuff ...
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Spark 数据倾斜调优
一.what is a shuffle? 1.1 shuffle简介 一个stage执行完后,下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点,通过网络传输获取tas ...
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Spark数据倾斜及解决方案
一.场景 1.绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有100个task,97个task都在1s之内执行完了,但是剩余的task却要一两分钟.这种情况很常见. 2.原本能够正 ...
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spark数据倾斜
数据倾斜的主要问题在于,某个分区数量很巨大,在做map运算的时候,将会发生别的分区task很快计算完成,但是某几个分区task的计算成为了系统的瓶颈,明显超过其他分区时间: 1.方案:Kafka的 ...
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Spark数据倾斜解决方案及shuffle原理
数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 在进行shu ...
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