解决Spark数据倾斜的八种实用方法

十次方

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　　解决Spark数据倾斜的八种实用方法

　　什么是数据倾斜?

　　对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。

　　对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要 120 分钟，当机器数量增加到 3 台时，理想的耗时为 120 / 3 = 40 分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是，很多时候，任务的分配是不均匀的，甚至不均匀到大部分任务被分配到个别机器上，其它大部分机器所分配的任务量只占总量的小部分。比如一台机器负责处理 80% 的任务，另外两台机器各处理 10% 的任务。

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2020-4-23 16:28 上传

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下下来看看，非常感谢分享，楼主辛苦了，谢谢。