数据倾斜的两个解决方案

2024-05-07 15:38

本文主要是介绍数据倾斜的两个解决方案,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!

解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作

方案适用场景:两个RDD/Hive表进行join的时候,如果数据量都比较大,无法采用“解决方案五”,那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀,那么采用这个解决方案是比较合适的。

方案实现思路:

  • 对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD,通过sample算子采样出一份样本来,然后统计一下每个key的数量,计算出来数据量最大的是哪几个key。
  • 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀,而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。
  • 接着将需要join的另一个RDD,也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD,将每条数据膨胀成n条数据,这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀,不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。
  • 再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join,此时就可以将原先相同的key打散成n份,分散到多个task中去进行join了。
  • 而另外两个普通的RDD就照常join即可。
  • 最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可,就是最终的join结果。

方案实现原理:对于join导致的数据倾斜,如果只是某几个key导致了倾斜,可以将少数几个key分拆成独立RDD,并附加随机前缀打散成n份去进行join,此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上,而是分散到多个task进行join了。具体原理见下图。

方案优点:对于join导致的数据倾斜,如果只是某几个key导致了倾斜,采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍,不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。

方案缺点:如果导致倾斜的key特别多的话,比如成千上万个key都导致数据倾斜,那么这种方式也不适合。

// 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中,采样10%的样本数据。
JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1);// 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数,并按出现次数降序排序。
// 对降序排序后的数据,取出top 1或者top 100的数据,也就是key最多的前n个数据。
// 具体取出多少个数据量最多的key,由大家自己决定,我们这里就取1个作为示范。
JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, String> tuple)throws Exception {return new Tuple2<Long, Long>(tuple._1, 1L);}     });
JavaPairRDD<Long, Long> countedSampledRDD = mappedSampledRDD.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {return v1 + v2;}});
JavaPairRDD<Long, Long> reversedSampledRDD = countedSampledRDD.mapToPair( new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, Long, Long>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)throws Exception {return new Tuple2<Long, Long>(tuple._2, tuple._1);}});
final Long skewedUserid = reversedSampledRDD.sortByKey(false).take(1).get(0)._2;// 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key,形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter(new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {return tuple._1.equals(skewedUserid);}});
// 从rdd1中分拆出不导致数据倾斜的普通key,形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> commonRDD = rdd1.filter(new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {return !tuple._1.equals(skewedUserid);} });// rdd2,就是那个所有key的分布相对较为均匀的rdd。
// 这里将rdd2中,前面获取到的key对应的数据,过滤出来,分拆成单独的rdd,并对rdd中的数据使用flatMap算子都扩容100倍。
// 对扩容的每条数据,都打上0~100的前缀。
JavaPairRDD<String, Row> skewedRdd2 = rdd2.filter(new Function<Tuple2<Long,Row>, Boolean>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Boolean call(Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {return tuple._1.equals(skewedUserid);}}).flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Iterable<Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {Random random = new Random();List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();for(int i = 0; i < 100; i++) {list.add(new Tuple2<String, Row>(i + "_" + tuple._1, tuple._2));}return list;}});// 将rdd1中分拆出来的导致倾斜的key的独立rdd,每条数据都打上100以内的随机前缀。
// 然后将这个rdd1中分拆出来的独立rdd,与上面rdd2中分拆出来的独立rdd,进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD1 = skewedRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)throws Exception {Random random = new Random();int prefix = random.nextInt(100);return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);}}).join(skewedUserid2infoRDD).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<String,Row>>, Long, Tuple2<String, Row>>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> tuple)throws Exception {long key = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);return new Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>>(key, tuple._2);}});// 将rdd1中分拆出来的包含普通key的独立rdd,直接与rdd2进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD2 = commonRDD.join(rdd2);// 将倾斜key join后的结果与普通key join后的结果,uinon起来。
// 就是最终的join结果。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = joinedRDD1.union(joinedRDD2);

解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join

方案适用场景:如果在进行join操作时,RDD中有大量的key导致数据倾斜,那么进行分拆key也没什么意义,此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。

方案实现思路:

  • 该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似,首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况,找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表,比如有多个key都对应了超过1万条数据。
  • 然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
  • 同时对另外一个正常的RDD进行扩容,将每条数据都扩容成n条数据,扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。
  • 最后将两个处理后的RDD进行join即可。

方案实现原理:将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key,然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理,而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于,上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理,由于处理过程需要扩容RDD,因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大;而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况,没法将部分key拆分出来进行单独处理,因此只能对整个RDD进行数据扩容,对内存资源要求很高。

方案优点:对join类型的数据倾斜基本都可以处理,而且效果也相对比较显著,性能提升效果非常不错。

方案缺点:该方案更多的是缓解数据倾斜,而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容,对内存资源要求很高。

方案实践经验:曾经开发一个数据需求的时候,发现一个join导致了数据倾斜。优化之前,作业的执行时间大约是60分钟左右;使用该方案优化之后,执行时间缩短到10分钟左右,性能提升了6倍。

// 首先将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍。
JavaPairRDD<String, Row> expandedRDD = rdd1.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Iterable<Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, Row> tuple)throws Exception {List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();for(int i = 0; i < 100; i++) {list.add(new Tuple2<String, Row>(0 + "_" + tuple._1, tuple._2));}return list;}});// 其次,将另一个有数据倾斜key的RDD,每条数据都打上100以内的随机前缀。
JavaPairRDD<String, String> mappedRDD = rdd2.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)throws Exception {Random random = new Random();int prefix = random.nextInt(100);return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);}});// 将两个处理后的RDD进行join即可。
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD);

这篇关于数据倾斜的两个解决方案的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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