数据倾斜概念

什么是数据倾斜

  大数据下大部分框架的处理原理都是参考mapreduce的思想：分而治之和移动计算，即提前将计算程序生成好然后发送到不同的节点起jvm进程执行任务，每个任务处理一小部分数据，最终将每个任务的处理结果汇总，完成一次计算。
  如果在分配任务的时候，数据分配不均，导致一个任务要处理的数据量远远大于其他任务，那么整个作业一直在等待这个任务完成，而其他机器的资源完全没利用起来，导致效率极差；如果数据量过大，可能发生倾斜的任务会出现OOM(内存溢出）的异常，使得整个作业失败。因此对于数据倾斜要能改则改

案例现象

   案例为日志数据，已做清洗，字段如第一行，重点字段是client_ip和target_ip，需求是求不同target_ip的UV。

实现方式大致是：
1.读取文件，按,切分取2个目标字段client_ip和target_ip
2.按target_ip分组，汇总所有client_ip到一个列表
3.对client_ip列表统计去重数量，输出 <target_ip,UV>

因为是倾斜案例，在1中可以过滤出几个样例ip模拟倾斜场景。

代码

package skew

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.util


object SkewSample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    skew1()
  }

  def skew1():Unit = {
//    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest01").setMaster("local[4]")
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest01")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val rawRDD = spark.textFile("/root/data/skewdata.csv")//读取数据源

    /**筛选满足需要的数据，已到达数据倾斜的目的*/
    val filteredRDD = rawRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185") || target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })


    /**根据目的ip进行汇总，将访问同一个目的ip的所有客户端ip进行汇总*/
    val reducedRDD = filteredRDD.map(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index) //为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(_++_,4)//将Array中的元素进行合并，然后将分区调整为已知的4个

    //reducedRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.length))  //查看倾斜key

    /**将访问同一个目的ip的客户端，再次根据客户端ip进行进一步统计*/
    val targetRDD = reducedRDD.map(kv => {
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })

    targetRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
//    targetRDD.saveAsTextFile("tmp/DataSkew01") //结果数据保存目录

//    Thread.sleep(600000)
  }

}

倾斜现象

因为数据量小，所以没有执行很长的时间，但是可以看到有一个任务处理的数据量是其他的百倍左右。

问题分析

案例中最终的分区数量，以及分区键，还有倾斜键都是一个确定的值，因此可以考虑两种优化方式：

1. 单独处理：案例只有一个倾斜键，可以考虑将这个倾斜键和非倾斜键的数据过滤到2个RDD中，单独处理。这种方式会生成2个JOB，读两次源数据，虽然可以用缓存来提速，但是数据量大了以后缓存也是要落盘的，所以不是特别好

2. 加盐减盐：对于倾斜键进行加盐，即在倾斜键本身后加上0-100的数字，改变它的hash值以便将数据分散到不同的分区中，然后对结果进行聚合，这样可以显著改善倾斜情况，最终还要对加盐的数据进行去盐，即将倾斜键后面的0-100数字去掉，然后再一次汇总，得到最终结果。 实践的时候又可以将去盐分为两步由100->10,10->1这样，降低数据波动，后续有一次去盐和二次去盐的结果对比。

标签：数据,系统,系统架构,saas,实现数据,基础数据 来源：

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