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大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day29】——数据倾斜2

解决方案:避免数据源的数据倾斜 实现原理:通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理,以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜,彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子,那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点:实现起来简单便捷,效果还非常好,完全规避掉了数据倾斜,Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点:治标不治本,Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况:在一些Java系统与Spark结合使用的项目中,会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景,而且对Spark作业的执行性能要求很高,就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL,每天仅执行一次,只有那一次是比较慢的,而之后每次Java调用Spark作业时,执行速度都会很快,能够提供更好的用户体验。 总结:前台的Java系统和Spark有很频繁的交互,这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据,往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端,在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。

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