大数据开发技术的数据倾斜是怎样造成的如何查看和解决
常见的数据倾斜是怎么造成的？
shuffle的时候，将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作，如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。
触发shuffle的常见算子：distinct、groupbykey、reducebykey、aggregatebykey、join、cogroup、repartition等。
要解决数据倾斜的问题，首先要定位数据倾斜发生在什么地方。
首先是哪个stage，直接在web ui上看就可以，一般出现倾斜都是耗时特别长的stage，然后查看运行耗时的task，一般是其中的某几个task一直拖着，其他的task早已经完成了，根据这个task，根据stage划分原理，推算出数据倾斜发生在哪个shuffle类算子上。
如何查看发生倾斜的rdd呢？
如果是spark rdd执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在spark作业中加入查看key分布的代码，比如rdd.countbykey（）。然后对统计出来各个key出现的次数，collect、take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。
以下方法可以大概看出哪个key出现了倾斜：
javapairrddhssdata = gethssdata（fs， sc， hsspath）;
javapairrddsample = hssdata.sample（false， 0.1）;
mapcountbykey = sample.countbykey（）;
出现倾斜的key有两种情况：
1、某个可以出现倾斜
2、多个key出现倾斜
某个key出现倾斜解决办法：
通过上述方法可以知道是哪个key出现了倾斜，所以可以先通过filter方法过滤掉倾斜的key，把倾斜的key和没有倾斜的key分开处理，由于spark运行机制，所以单独处理倾斜key的时候就不会再出现倾斜现象。
上述方法只能处理特定的数据倾斜，对于实际的生产环境可能并不怎么适用，这事是解决倾斜的其中一个方法。
多个key出现倾斜的解决办法：
原理：在倾斜shuffle之前给每一个key都加上一个随机前缀，然后再给加了前缀的key进行一个shuffle操作，在shuffle操作后再把key的前缀去掉。在这个过程中由于前缀的加入，会把倾斜的key随机的分配到不同的task。然后去掉前缀从而解决数据倾斜的问题。
private static javapairrddrepar（
javapairrdd。cdr） {
javapairrddmaptopair;
try {
maptopair = 。cdr
.maptopair（new pairfunctiontuple2， string， agg（） {
@override
public tuple2call（tuple2t）
throws exception {
//产生随机前缀，随机数大小看情况决定
long i = （long） （math.random（） * 150）;
//添加随机数前缀
return new tuple2（i + _ + t._1， t._2）;
}
}）.sortbykey（）//进行一个shuffle操作打乱key
//去掉随机数前缀
.maptopair（new pairfunctiontuple2， string， agg（） {
@override
public tuple2call（tuple2t）
throws exception {
string str = t.1.split（）［0］;
return new tuple2（str， t._2）;
}
}）;
} catch （exception e） {
return null;
}
return maptopair;
}
以上是解决rdd数据倾斜简单方法。
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首先是哪个stage，直接在web ui上看就可以，一般出现倾斜都是耗时特别长的stage，然后查看运行耗时的task，一般是其中的某几个task一直拖着，其他的task早已经完成了，根据这个task，根据stage划分原理，推算出数据倾斜发生在哪个shuffle类算子上。
如何查看发生倾斜的rdd呢？
如果是spark rdd执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在spark作业中加入查看key分布的代码，比如rdd.countbykey（）。然后对统计出来各个key出现的次数，collect、take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。
以下方法可以大概看出哪个key出现了倾斜：
javapairrddhssdata = gethssdata（fs， sc， hsspath）;
javapairrddsample = hssdata.sample（false， 0.1）;
mapcountbykey = sample.countbykey（）;
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1、某个可以出现倾斜
2、多个key出现倾斜
某个key出现倾斜解决办法：
通过上述方法可以知道是哪个key出现了倾斜，所以可以先通过filter方法过滤掉倾斜的key，把倾斜的key和没有倾斜的key分开处理，由于spark运行机制，所以单独处理倾斜key的时候就不会再出现倾斜现象。
上述方法只能处理特定的数据倾斜，对于实际的生产环境可能并不怎么适用，这事是解决倾斜的其中一个方法。
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原理：在倾斜shuffle之前给每一个key都加上一个随机前缀，然后再给加了前缀的key进行一个shuffle操作，在shuffle操作后再把key的前缀去掉。在这个过程中由于前缀的加入，会把倾斜的key随机的分配到不同的task。然后去掉前缀从而解决数据倾斜的问题。
private static javapairrddrepar（
javapairrdd。cdr） {
javapairrddmaptopair;
try {
maptopair = 。cdr
.maptopair（new pairfunctiontuple2， string， agg（） {
@override
public tuple2call（tuple2t）
throws exception {
//产生随机前缀，随机数大小看情况决定
long i = （long） （math.random（） * 150）;
//添加随机数前缀
return new tuple2（i + _ + t._1， t._2）;
}
}）.sortbykey（）//进行一个shuffle操作打乱key
//去掉随机数前缀
.maptopair（new pairfunctiontuple2， string， agg（） {
@override
public tuple2call（tuple2t）
throws exception {
string str = t.1.split（）［0］;
return new tuple2（str， t._2）;
}
}）;
} catch （exception e） {
return null;
}
return maptopair;
}
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