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调优之道——如何解决Spark的数据倾斜问题

大数据那些事 2020-12-21


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,reduce点一共要处理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量过量这两种情况,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:

1.   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;

2.   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:

1.查阅代码中的shuffle算子,例如reduceByKeycountByKeygroupByKeyjoin等算子,根据代码逻辑判断此处是否会出现数据倾斜;

2.   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。


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解决方案一:聚合原数据


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. 缩小key粒度(增大数据倾斜可能性,降低每个task的数据量)

key的数量增加,可能使数据倾斜更严重,视情况使用。


3. 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)


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解决方案二:过滤导致倾斜的key


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。


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解决方案三:提高shuffle操作中的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reducetask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groupbyjoin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shuffleread 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5key,每个key对应10条数据,这5key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shuffleread 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第一种手段,尝试去用嘴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taskOOM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。

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解决方案四:使用随机key实现双重聚合


当使用了类似于groupByKeyreduceByKey这样的算子时,可以考虑使用随机key实现双重聚合,如图所示:

调优之道——如何解决Spark的数据倾斜问题


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groupByKeyreduceByKey这类算子造成的数据倾斜由比较好的效果,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。

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解决方案五:将reduce join转换为map join


正常情况下,join操作都会执行shuffle过程,并且执行的是reducejoin,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:

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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shuffleread 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。

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的过程如图3-3所示:

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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。


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解决方案六:sample采样对倾斜key单独join


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reducetask进行处理。

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根其他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的流程如图3-4所示:

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1.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,看一个这个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。


2.    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。

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解决方案七:使用随机数以及扩容进行join


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,对于join操作,我们可以考虑对其中一个RDD数据进行扩容,另一个RDD进行稀释后再join

我们会将原先一样的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。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,需要对整个RDD进行数据扩容,对内存资源要求很高。

1.    核心思想:

选择一个RDD,使用flatMap进行扩容,对每条数据的key添加数值前缀(1~N的数值),将一条数据映射为多条数据;(扩容)

选择另外一个RDD,进行map映射操作,每条数据的key都打上一个随机数作为前缀(1~N的随机数);(稀释)

将两个处理后的RDD,进行join操作。

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2.    局限性:

如果两个RDD都很大,那么将RDD进行N倍的扩容显然行不通;

使用扩容的方式只能缓解数据倾斜,不能彻底解决数据倾斜问题。


3. 使用方案七对方案六进一步优化分析:

RDD中有几个key导致数据倾斜时,方案六不再适用,而方案七又非常消耗资源,此时可以引入方案七的思想完善方案六:

(1)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

(2)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

(3)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

(4)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。

(5)而另外两个普通的RDD就照常join即可。

(6)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。

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