如何解决大数据计算中常见的数据倾斜问题

数据倾斜是在大数据计算中常见的问题，用最通俗易懂的话来说, 数据倾斜无非就是大量的相同 key 被 partition 分配
到一个分区里, 造成了 ’ 一个人累死, 其他人闲死 ’ 的情况, 这种情况是我们不能接受的, 这也违背了并行计算的初衷, 首先
一个节点要承受着巨大的压力, 而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点, 也拖累了整体的计算时间, 可以说
效率是十分低下的。
以下针对 spark 具体计算场景，给出数据倾斜解决方案：
场 景
当 RDD 执行 reduceByKey 等聚合类 shuffle 算子或者在 Spark SQL 中使用 group by 语句进行分组聚合时，产生数据
倾斜。
出现数据倾斜原因：
在上述分组场景中，具有相同的 key 的数据就会被分配到同一个组当中，从而分配到同一分区。如果某些相同 key
的数据量非常大，而其他是 key 的数据量相对较小，此时就可能产生比较严重的数据倾斜。
解决方案
本方案通过两个阶段聚合：
阶段一
先给每个 key 都打上一个随机数，比如 10 以内的随机数，比如 (spark,1) (spark, 1) (spark, 1) (spark, 1)，就会变成
(1_spark, 1) (1_spark, 1) (2_spark, 1) (2_spark, 1)。打上随机数以后，原先一样的 key 就变成不一样的了。然后对
数据进行 reduceByKey 等聚合操作，局部聚合结果变成了 (1_spark, 2) (2_spark, 2)。
阶段二
基于阶段一局部聚合的数据，将各个 key 的前缀给去掉，就会变成 (spark,2)(spark,2)，再次进行全局聚合操作，得
到最终结果，比如(spark, 4)。

小结
数据倾斜是大数据计算中常见的问题，很多场景的计算都会出现数据倾斜的情况，而解决数据倾斜的主体思路都是
在计算过程当中尽量能将数据均匀地分配到各个分区，从而充分提高每个计算节点的利用率，提高整体的计算效
率。本文当中是针对 spark 一个计算场景出现数据倾斜问题给出解决方案。

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