漫谈千亿级数据优化实践：数据倾斜（纯干货）

本文主要是介绍漫谈千亿级数据优化实践：数据倾斜（纯干货），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

0x00 前言

引用

数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。
迈的过去，将会海阔天空！迈不过去，就要做好准备：很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。

郑重声明：

话题比较大，技术要求也比较高，笔者尽最大的能力来写出自己的理解，写的不对和不好的地方大家一起交流。
有些例子不是特别严谨，一些小细节对文章理解没有影响，不要太在意。（比如我在算机器内存的时候，就不把Hadoop自身的进程算到使用内存中）
总的来讲个人感觉写的还是比较干货的。

文章结构

先大致解释一下什么是数据倾斜
再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况
详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因
如何解决（优化）数据倾斜问题？

0x01 什么是数据倾斜
简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。

一、关键字：数据倾斜
相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如：

用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%
用SparkStreaming做实时算法时候，一直会有executor出现OOM的错误，但是其余的executor内存使用率却很低。

这些问题经常会困扰我们，辛辛苦苦等了几个小时的数据就是跑不出来，心里多难过啊。

例子很多，这里先随便举两个，后文会详细的说明。

二、关键字：千亿级
为什么要突出这么大数据量？先说一下笔者自己最初对数据量的理解：

引用

数据量大就了不起了？数据量少，机器也少，计算能力也是有限的，因此难度也是一样的。凭什么数据量大就会有数据倾斜，数据量小就没有？

这样理解也有道理，但是比较片面，举两个场景来对比：

公司一：总用户量1000万，5台64G内存的的服务器。
公司二：总用户量10亿，1000台64G内存的服务器。

两个公司都部署了Hadoop集群。假设现在遇到了数据倾斜，发生什么？

公司一的数据分时童鞋在做join的时候发生了数据倾斜，会导致有几百万用户的相关数据集中到了一台服务器上，几百万的用户数据，说大也不大，正常字段量的数据的话64G还是能轻松处理掉的。

公司二的数据分时童鞋在做join的时候也发生了数据倾斜，可能会有1个亿的用户相关数据集中到了一台机器上了（相信我，这很常见），这时候一台机器就很难搞定了，最后会很难算出结果。

0x02 数据倾斜长什么样
笔者大部分的数据倾斜问题都解决了，而且也不想重新运行任务来截图，下面会分几个场景来描述一下数据倾斜的特征，方便读者辨别。

由于Hadoop和Spark是最常见的两个计算平台，下面就以这两个平台说明：
一、Hadoop中的数据倾斜
Hadoop中直接贴近用户使用使用的时Mapreduce程序和Hive程序，虽说Hive最后也是用MR来执行（至少目前Hive内存计算并不普及），但是毕竟写的内容逻辑区别很大，一个是程序，一个是Sql，因此这里稍作区分。

Hadoop中的数据倾斜主要表现在、ruduce阶段卡在99.99%，一直99.99%不能结束。

这里如果详细的看日志或者和监控界面的话会发现：

有一个多几个reduce卡住
各种container报错OOM
读写的数据量极大，至少远远超过其它正常的reduce

伴随着数据倾斜，会出现任务被kill等各种诡异的表现。

经验：Hive的数据倾斜，一般都发生在Sql中Group和On上，而且和数据逻辑绑定比较深。

二、Spark中的数据倾斜
Spark中的数据倾斜也很常见，这里包括Spark Streaming和Spark Sql，表现主要有下面几种：

Executor lost，OOM，Shuffle过程出错
Driver OOM
单个Executor执行时间特别久，整体任务卡在某个阶段不能结束
正常运行的任务突然失败

补充一下，在Spark streaming程序中，数据倾斜更容易出现，特别是在程序中包含一些类似sql的join、group这种操作的时候。因为Spark Streaming程序在运行的时候，我们一般不会分配特别多的内存，因此一旦在这个过程中出现一些数据倾斜，就十分容易造成OOM。

0x03 数据倾斜的原理
一、数据倾斜产生的原因
我们以Spark和Hive的使用场景为例。他们在做数据运算的时候会设计到，countdistinct、group by、join等操作，这些都会触发Shuffle动作，一旦触发，所有相同key的值就会拉到一个或几个节点上，就容易发生单点问题。

二、万恶的shuffle
Shuffle是一个能产生奇迹的地方，不管是在Spark还是Hadoop中，它们的作用都是至关重要的。关于Shuffle的原理，这里不再讲述，看看Hadoop相关的论文或者文章理解一下就ok。这里主要针对，在Shuffle如何产生了数据倾斜。

Hadoop和Spark在Shuffle过程中产生数据倾斜的原理基本类似。如下图。

大部分数据倾斜的原理就类似于下图，很明了，因为数据分布不均匀，导致大量的数据分配到了一个节点。

三、从数据角度来理解数据倾斜
我们举一个例子，就说数据默认值的设计吧，假设我们有两张表：

user（用户信息表）：userid，register_ip
ip（IP表）：ip，register_user_cnt

这可能是两个不同的人开发的数据表，如果我们的数据规范不太完善的话，会出现一种情况，user表中的register_ip字段，如果获取不到这个信息，我们默认为null，但是在ip表中，我们在统计这个值的时候，为了方便，我们把获取不到ip的用户，统一认为他们的ip为0。

两边其实都没有错的，但是一旦我们做关联了会出现什么情况，这个任务会在做关联的阶段，也就是sql的on的阶段卡死。

四、从业务计角度来理解数据倾斜
数据往往和业务是强相关的，业务的场景直接影响到了数据的分布。

再举一个例子，比如就说订单场景吧，我们在某一天在北京和上海两个城市多了强力的推广，结果可能是这两个城市的订单量增长了10000%，其余城市的数据量不变。

然后我们要统计不同城市的订单情况，这样，一做group操作，可能直接就数据倾斜了。

0x04 如何解决
数据倾斜的产生是有一些讨论的，解决它们也是有一些讨论的，本章会先给出几个解决数据倾斜的思路，然后对Hadoop和Spark分别给出一些解决数据倾斜的方案。

注意：很多数据倾斜的问题，都可以用和平台无关的方式解决，比如更好的数据预处理，异常值的过滤等，因此笔者认为，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。

一、几个思路
解决数据倾斜有这几个思路：

业务逻辑，我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜，比如上面的例子，我们单独对这两个城市来做count，最后和其它城市做整合。
程序层面，比如说在Hive中，经常遇到count（distinct）操作，这样会导致最终只有一个reduce，我们可以先group 再在外面包一层count，就可以了。
调参方面，Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。

二、从业务和数据上解决数据倾斜
很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。我们举几个场景，并分别给出它们的解决方案。

数据分布不均匀：

前面提到的“从数据角度来理解数据倾斜”和“从业务计角度来理解数据倾斜”中的例子，其实都是数据分布不均匀的类型，这种情况和计算平台无关，我们能通过设计的角度尝试解决它。

有损的方法：找到异常数据，比如ip为0的数据，过滤掉
无损的方法：对分布不均匀的数据，单独计算
先对key做一层hash，先将数据打散让它的并行度变大，再汇集
数据预处理

三、Hadoop平台的优化方法
列出来一些方法和思路，具体的参数和用法在官网看就行了。

map join方式
count distinct的操作，先转成group，再count
万能膏药：hive.groupby.skewindata=true
left semi jioin的使用
设置map端输出、中间结果压缩。（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率）

四、Spark平台的优化方法
列出来一些方法和思路，具体的参数和用法在官网看就行了。

mapjoin方式
设置rdd压缩
合理设置driver的内存
Spark Sql中的优化和Hive类似，可以参考Hive

0xFF 总结
数据倾斜的坑还是很大的，如何处理数据倾斜是一个长期的过程，希望本文的一些思路能提供帮助。

文中一些内容没有细讲，比如Hive Sql的优化，数据清洗中的各种坑，这些留待后面单独的分享，会有很多的内容。

另外千亿级别的数据还会有更多的难点，不仅仅是数据倾斜的问题，这一点在后面也会有专门的分享。

参考