根本原因: 源数据的某一列（或某几列）分布不均匀,当某个shuffle操作是根据此列数据进行shuffle时，就会造成整个数据集发生倾斜，即某些partition包含了大量数据，超出了2G的限制。...粗暴的临时解决方法 增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark.sql.shuffle.partitions=800 2.3....可选方法 1.HIVE ETL 数据预处理 把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜 这个其实很有用 2.过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据...“脏数据”(非法数据) 业务无关的数据 3.分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast （1）这样可避免shuffle操作，特别是当大表特别大 （2）默认情况下,
（电影评分平均值最高，并且每个电影被评分的次数大于200)。...，获取Top10电影（电影评分平均值最高，并且每个电影被评分的次数大于2000) */ object SparkTop10Movie { def main(args: Array[String...()*/ spark.stop() } } Shuffle分区数 运行上述程序时，查看WEB UI监控页面发现，某个Stage中有200个Task任务，也就是说RDD...有200分区Partition。...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。
2.强制开启自适应查询引擎 spark.sql.adaptive.forceApply 默认值是false。当query查询中没有子查询和Exchange的时候，不会使用自适应执行计划的。...11.分区倾斜比例因子 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor 默认值是10.假如一个分区数据条数大于了所有分区数据的条数中位数乘以该因子，...同时该分区以bytes为单位的大小也大于spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes，则视为分区数据倾斜了。...12.分区倾斜bytes阈值 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes 默认值是256MB，该分区以bytes为单位的值大于该值...，同时分区数据条数大于了所有分区数据的条数中位数乘以spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor因子，则视为分区数据倾斜了。
链接 根本原因: 源数据的某一列（或某几列）分布不均匀,当某个shuffle操作是根据此列数据进行shuffle时，就会造成整个数据集发生倾斜，即某些partition包含了大量数据，超出了2G的限制。...粗暴的临时解决方法 增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark.sql.shuffle.partitions=800 2.3....可选方法 HIVE ETL 数据预处理 把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜 这个其实很有用 过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据 “脏数据”(...非法数据) 业务无关的数据 分析join操作, 左右表的特征, 判断是否可以进行小表广播 broadcast 这样可避免shuffle操作，特别是当大表特别大 默认情况下, join时候, 如果表的数据量低于
初始催化剂设计中的缺陷 下图表示使用DataFrames执行简单的按组分组查询时发生的分布式处理的类型。 Spark为第一阶段确定适当的分区数量，但对于第二阶段，使用默认的幻数200。...Shuffle分区的自适应数目 自Spark 2.4起，AQE的此功能已可用。 要启用它，您需要将spark.sql.adaptive.enabled设置为true ，该参数默认值为false 。...启用AQE后，随机调整分区的数量将自动调整，不再是默认的200或手动设置的值。...这是启用AQE之前和之后第二个TPC-DS查询执行的最后阶段： 动态合并shuffle分区 如果随机播放分区的数量大于按键分组的数量，则由于键的不平衡分配，会浪费很多CPU周期 当两个 spark.sql.adaptive.enabled...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。
开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....数据倾斜是导致性能问题的常见原因之一。当看到少量任务相对于其他任务需要花费大量时间时，一般就是发生了数据倾斜。...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。
所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。 什么是分区 关于什么是分区，其实没有什么神秘的。...DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200，该操作与HiveSQL的DISTRIBUTE BY操作类似。...，Spark默认会创建200个分区。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢...对于大数据，200很小，无法有效使用群集中的所有资源 一般情况下，我们可以通过将集群中的CPU数量乘以2、3或4来确定分区的数量。
当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...序列化格式 当Spark需要通过网络传输数据，或者将数据溢出写到磁盘上时（默认存储方式是内存存储），Spark需要数据序列化为二进制格式。默认情况下，使用Java内建的序列化库。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...用户的代码(20%) spark可以执行任意代码，所以用户的代码可以申请大量内存，它可以访问JVM堆空间中除了分配给RDD存储和数据混洗存储以外的全部空间。20%是默认情况下的分配比例。
的核心数 spark.task.cpus 单个task能够申请的cpu数量 spark.default.parallelism 默认并行度 spark.sql.shuffle.partitions Shuffle...（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件...，默认开启 spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes 倾斜数据分区拆分，小数据分区合并优化时，建议的分区大小 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum...当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold，或者...默认值为 10 spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes 判断是否倾斜分区的最低阈值。
创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...④.分区 当从数据创建 RDD 时，它默认对 RDD 中的元素进行分区。默认情况下，它会根据可用内核数进行分区。...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务
executor 数量 如果 yarn 的参数配置为 100G ，那么每个 Executor 大概就是 100G/7 ≈ 14G, 同时要注意 yarn 配置中每个容器允许的最大内存是否匹配...根据官网的描述，那么可以推断出，如果 yarn 内存资源充足情况下，使用默认级别 MEMORY_ONLY 是对 CPU 的支持最好的。...➢ spark.sql.shuffle.partitions 适用 SparkSQL 时， Shuffle Reduce 阶段默认的并行度，默认 200 。...当数据过于分散，分布式任务数量会大幅增加，但每个任务需要处理的数据 量却少之又少，就 CPU 消耗来说，相比花在数据处理上的比例，任务调度上的开销几乎与 之分庭抗礼。...修改参数 spark.sql.shuffle.partitions （默认 200 ） , 根据我们当前任务的提交参数有 12 个 vcore ，将此参数设置为 24 或 36
Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...毕竟这就是 Spark 的目的——处理单台机器无法容纳的数据。 Shuffle 是分区之间交换数据的过程。因此，当源分区和目标分区驻留在不同的计算机上时，数据行可以在工作节点之间移动。...Spark 不会在节点之间随机移动数据。Shuffle 是一项耗时的操作，因此只有在没有其他选择的情况下才会发生。...然后根据目标分区对它们进行排序并写入单个文件。在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。...将小数据集广播到所有节点比混洗较大数据集更有效。
Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。...每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。分区由用户定义的分区函数控制，但通常用默认的分区器。通过哈希函数来分区，这种方法很高效。...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。
具体来说,当调用 userData.join(events) 时,Spark 只会对 events 进行数据混洗操作,将 events 中特定 UserID 的记录发送到 userData 的对应分区所在的那台机器上...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...而对于诸如 cogroup() 和join() 这样的二元操作,预先进行数据分区会导致其中至少一个 RDD(使用已知分区器的那个 RDD)不发生数据混洗。...RDD 还没有被计算出来,那么跨节点的数据混洗就不会发生了。...其他所有的操作生成的结果都不会存在特定的分区方式。 对于二元操作,输出数据的分区方式取决于父 RDD 的分区方式。默认情况下,结果会采用哈希分区,分区的数量和操作的并行度一样。
，默认情况下分区数是200 .set("spark.sql.shuffle.partitions", "600") //设置join操作时可以广播到worker节点的最大字节大小...当将多个文件写入同一个分区的时候该参数有用。...该值设置大一点有好处，有小文件的分区会比大文件分区处理速度更快（优先调度），默认是4M 说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并，防止太多单个小文件占一个分区情况。...调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量，spark的默认值是200。...所以这个配置的最大字节大小是用于当执行连接时，该表将广播到所有工作节点。通过将此值设置为-1，广播可以被禁用。
默认情况下如果Spark从HDFS上加载数据，默认分区个数是按照HDFS的block size来切分的，当然我们在加载的时候可以指定的分区个数。...（1）如果要变成10，应该使用 （2）如果要变成300，应该使用 （3）如果要变成1，应该使用 这里解释一下： 分区数从多变少，一般是不需要开启shuffle的，这样性能最高，因为不需要跨网络混洗数据...分区数从少变多，必须开启shuffle，如果不开启那么分区数据是不会改变的，由少变多必须得重新混洗数据才能变多，这里需要注意一点，如果数据量特别少，那么会有一些分区的数据是空。...，在spark里面生成的task数目就越多，task数目太多也会影响实际的拉取效率，在本案例中，从hdfs上读取的数据默认是144个分区，大约1G多点数据，没有修改分区个数的情况下处理时间大约10分钟，...在调整分区个数为10的情况下，拉取时间大约在1-2分钟之间，所以要根据实际情况进行调整。
了解了 AQE 是什么之后，我们再看看自适应查询 AQE 的“三板斧”： 动态合并 Shuffle 分区 动态调整 Join 策略 动态优化数据倾斜 动态合并 shuffle 分区 如果你之前使用过 Spark...当将相同 key 的数据拉取到一个 Task 中处理时，如果某个 key 对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜，如下图一样产生长尾任务导致整个 Stage 耗时增加甚至 OOM。...没有 AQE 倾斜优化时，当某个 shuffle 分区的数据量明显高于其他分区，会产生长尾 Task，因为整个 Stage 的结束时间是按它的最后一个 Task 完成时间计算，下一个 Stage 只能等待...分区数的初始值，默认值是spark.sql.shuffle.partitions，可设置高一些 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum...存在 Task 空转情况，shuffle 分区数始终为默认的 200。 开启 AQE 相关配置项，再次执行样例 sql。 样例 sql 执行耗时 18 s，快了一倍以上。
Hash 分区为当前的默认分区，Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数. 一....RangePartitioner HashPartitioner 分区弊端： 可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有 RDD 的全部数据。...RangePartitioner 作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...实现过程为： 第一步：先从整个 RDD 中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大 key 值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量 rangeBounds；(边界数组). ...Spark 中有许多依赖于数据混洗的方法，比如 join() 和 groupByKey()， 它们也可以接收一个可选的 Partitioner 对象来控制输出数据的分区方式。
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