Spark数据倾斜解决
一、数据倾斜表现
数据倾斜就是数据分到各个区的数量不太均匀,可以自定义分区器,想怎么分就怎么分。
Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是数据倾斜所带来的后果。
注意，要区分开数据倾斜与数据过量这两种情况，数据倾斜是指少数task被分配了绝大多数的数据，因此少数task运行缓慢；数据过量是指所有task被分配的数据量都很大，相差不多，所有task都运行缓慢。
数据倾斜的表现：
Spark作业的大部分task都执行迅速，只有有限的几个task执行的非常慢，此时可能出现了数据倾斜，作业可以运行，但是运行得非常慢； Spark作业的大部分task都执行迅速，但是有的task在运行过程中会突然报出OOM，反复执行几次都在某一个task报出OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。定位数据倾斜问题： 查阅代码中的shuffle算子，例如reduceByKey、countByKey、groupByKey、join等算子，根据代码逻辑判断此处是否会出现数据倾斜； 查看Spark作业的log文件，log文件对于错误的记录会精确到代码的某一行，可以根据异常定位到的代码位置来明确错误发生在第几个stage，对应的shuffle算子是哪一个；
二、数据倾斜解决
1. 预聚合原始数据
1. 避免shuffle过程
绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。
如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同一key对应的所有value用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样，一个key就只有一条数据了；之后，对一个key的所有value进行处理时，只需要进行map操作即可，无需再进行任何的shuffle操作。通过上述方式就避免了执行shuffle操作，也就不可能会发生任何的数据倾斜问题。
对于Hive表中数据的操作，不一定是拼接成一个字符串，也可以是直接对key的每一条数据进行累计计算。要区分开，处理的数据量大和数据倾斜的区别。
2. 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）
如果没有办法对每个key聚合出来一条数据，在特定场景下，可以考虑扩大key的聚合粒度。
例如，目前有10万条用户数据，当前key的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将key的粒度扩大为（省，城市，日期），这样的话，key的数量会减少，key之间的数据量差异也有可能会减少，由此可以减轻数据倾斜的现象和问题。（此方法只针对特定类型的数据有效，当应用场景不适宜时，会加重数据倾斜）
2. 预处理导致倾斜的key
1. 过滤
如果在Spark作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key对应的数据，这样，在Spark作业中就不会发生数据倾斜了。
2. 使用随机key
当使用了类似于groupByKey、reduceByKey这样的算子时，可以考虑使用随机key实现双重聚合，如下图所示：
首先，通过map算子给每个数据的key添加随机数前缀，对key进行打散，将原先一样的key变成不一样的key，然后进行第一次聚合，这样就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合；随后，去除掉每个key的前缀，再次进行聚合。
此方法对于由groupByKey、reduceByKey这类算子造成的数据倾斜有比较好的效果，仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。
此方法也是前几种方案没有比较好的效果时要尝试的解决方案。
3. sample采样对倾斜key单独进行join
在Spark中，如果某个RDD只有一个key，那么在shuffle过程中会默认将此key对应的数据打散，由不同的reduce端task进行处理。
所以当由单个key导致数据倾斜时，可有将发生数据倾斜的key单独提取出来，组成一个RDD，然后用这个原本会导致倾斜的key组成的RDD和其他RDD单独join，此时，根据Spark的运行机制，此RDD中的数据会在shuffle阶段被分散到多个task中去进行join操作。
倾斜key单独join的流程如下图所示：
适用场景分析：
对于RDD中的数据，可以将其转换为一个中间表，或者是直接使用countByKey()的方式，看一下这个RDD中各个key对应的数据量，此时如果你发现整个RDD就一个key的数据量特别多，那么就可以考虑使用这种方法。
当数据量非常大时，可以考虑使用sample采样获取10%的数据，然后分析这10%的数据中哪个key可能会导致数据倾斜，然后将这个key对应的数据单独提取出来。
不适用场景分析：
如果一个RDD中导致数据倾斜的key很多，那么此方案不适用。
3. 提高reduce并行度
当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时，可以考虑提高shuffle过程中的reduce端并行度，reduce端并行度的提高就增加了reduce端task的数量，那么每个task分配到的数据量就会相应减少，由此缓解数据倾斜问题。
1. reduce端并行度的设置
在大部分的shuffle算子中，都可以传入一个并行度的设置参数，比如reduceByKey(500)，这个参数会决定shuffle过程中reduce端的并行度，在进行shuffle操作的时候，就会对应着创建指定数量的reduce task。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。
增加shuffle read task的数量，可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task，从而让每个task处理比原来更少的数据。
举例来说，如果原本有5个key，每个key对应10条数据，这5个key都是分配给一个task的，那么这个task就要处理50条数据。而增加了shuffle read task以后，每个task就分配到一个key，即每个task就处理10条数据，那么自然每个task的执行时间都会变短了。
2. reduce端并行度设置存在的缺陷
提高reduce端并行度并没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题（方案一和方案二从根本上避免了数据倾斜的发生），只是尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce task的数据压力，以及数据倾斜的问题，适用于有较多key对应的数据量都比较大的情况。
该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。所以这种方案只能说是在发现数据倾斜时尝试使用的一种手段，尝试去用最简单的方法缓解数据倾斜而已，或者是和其他方案结合起来使用。
在理想情况下，reduce端并行度提升后，会在一定程度上减轻数据倾斜的问题，甚至基本消除数据倾斜；但是，在一些情况下，只会让原来由于数据倾斜而运行缓慢的task运行速度稍有提升，或者避免了某些task的OOM问题，但是，仍然运行缓慢，此时，要及时放弃方案三，开始尝试后面的方案。
4. 使用map join
正常情况下，join操作都会执行shuffle过程，并且执行的是reduce join，也就是先将所有相同的key和对应的value汇聚到一个reduce task中，然后再进行join。普通join的过程如下图所示：
普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。
注意：RDD是并不能直接进行广播的，只能将RDD内部的数据通过collect拉取到Driver内存然后再进行广播。
1. 核心思路：
不使用join算子进行连接操作，而使用broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。
根据上述思路，根本不会发生shuffle操作，从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜问题。
当join操作有数据倾斜问题并且其中一个RDD的数据量较小时，可以优先考虑这种方式，效果非常好。
map join的过程如下图所示：
2. 不适用场景分析：
由于Spark的广播变量是在每个Executor中保存一个副本，如果两个RDD数据量都比较大，那么如果将一个数据量比较大的RDD做成广播变量，那么很有可能会造成内存溢出。