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大数据常见问题之数据倾斜

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。
    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。
        数据倾斜有一个关键因素是数据量大,可以达到千亿级。

    数据倾斜长的表现

    以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:

1、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。

2、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。

数据倾斜的原理

1、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。

2、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。那么在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。

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        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。

 

3、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。

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。
一、几个思路
    解决数据倾斜有这几个思路:
        1.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。
        2.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。
        3.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。

        1.mapjoin方式
        2.count distinct的操作,先转成group,再count
        3.hive.groupby.skewindata=true
        4.left semi jioin的使用
        5.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。
        1.mapjoin方式
        2.设置rdd压缩
        3.合理设置driver的内存
        4.Spark Sql中的优化和Hive类似,可以参考Hive

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

[(43条消息) 大数据常见问题之数据倾斜_Kuzury的博客-CSDN博客_数据倾斜](https://blog.csdn.net/u010039929/article/details/55044407)

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