上海企业网站建设公司名,济南行知网网站建设,建网站做联盟,整合营销传播的效果表现为Skew Join 是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而设计的一种优化机制。数据倾斜是指在分布式计算中#xff0c;由于某些 key 具有大量数据#xff0c;而其他 key 数据较少#xff0c;导致某些分区的数据量特别大#xff0c;造成计算负载不均衡。数据倾斜会导致个别节点出现性能… Skew Join 是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而设计的一种优化机制。数据倾斜是指在分布式计算中由于某些 key 具有大量数据而其他 key 数据较少导致某些分区的数据量特别大造成计算负载不均衡。数据倾斜会导致个别节点出现性能瓶颈影响整个任务的完成时间。 Skew Join 的优化机制在 Spark 中主要解决了 JOIN 操作中的数据倾斜问题。为了更好地理解 Skew Join 的原理和实现我们需要从数据倾斜产生的原因、Spark 如何识别数据倾斜、以及 Skew Join 的优化策略和底层实现等方面来进行详细解释。
一、什么是数据倾斜 数据倾斜指的是当某些 key 关联了异常大量的数据而其他 key 关联的数据量较少时数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如在 JOIN 操作中如果表 A 中某个 key 具有大量的数据而表 B 中同样的 key 也有大量数据当这两个表基于这个 key 进行 JOIN 时由于该 key 被分配到一个或少数几个分区相关的任务会处理大量的数据而其他分区的任务数据量却较少。这会导致部分任务比其他任务运行时间长从而影响整个任务的执行时间。
二、Spark 中如何识别数据倾斜 在执行 JOIN 操作时Spark 会通过数据采样和统计信息来检测是否存在数据倾斜。Spark SQL 可以通过分析数据分布计算每个 key 的数据量当发现某些 key 占据了大量的行时Spark 会将其标记为 倾斜的 key。对于这些倾斜的 keySpark 会进行特殊处理避免过度集中在某些分区中。
Spark 的 Skew Join 优化主要依赖于配置参数和数据采样来检测并处理这些倾斜的 key。
检测数据倾斜的主要参数
spark.sql.autoSkewJoin.enabled: 默认是 false如果设置为 trueSpark 会自动检测和处理数据倾斜的 JOIN 操作。spark.sql.skewJoin.threshold: 用来设定 Spark 如何判断某个分区是否倾斜。该参数设置的值是数据倾斜的阈值通常是一个比例值如果某个分区的数据量超过该比例值则会被视为倾斜的分区。
三、Skew Join 的底层原理 当 Spark 识别出 JOIN 中存在数据倾斜时Skew Join 会将倾斜的 key 拆分成多个子任务分别处理。具体而言Skew Join 的主要思想是将倾斜的 key 拆分到多个不同的分区从而将任务的计算负载均匀分布避免单个分区处理过多数据。
以下是 Skew Join 的执行流程 普通的非倾斜 key 处理 对于普通的非倾斜 keySkew Join 没有特别的处理方式Spark 直接按照 key 进行 Shuffle将数据发送到相应的分区并进行 JOIN 操作。 倾斜的 key 处理 对于检测到的倾斜 keySpark 会进行特殊处理具体步骤如下
Spark 会将倾斜的 key 的数据进行重新分片将大数据量的倾斜 key 拆分成多个子分区。然后对于每一个子分区分别与另一个表中的对应数据进行 JOIN。通过多次 JOIN 操作将这些子分区结果合并为最终的 JOIN 输出结果。 3. Hash Salt哈希加盐 为了避免倾斜的 key 被集中到同一个分区Spark 会通过对倾斜的 key 添加一个随机的 salt盐值来打散数据。具体来说Spark 会将倾斜的 key 拆分成多个子 key通过附加随机数salt使得这些子 key 被分布到不同的分区。
伪代码展示// 倾斜 key 的原始 join
tableA.join(tableB, key)// Skew Join 处理
val skewKeys getSkewKeys()
for (skewKey - skewKeys) {val saltedTableA tableA.filter($key skewKey).withColumn(salt, rand())val saltedTableB tableB.filter($key skewKey).withColumn(salt, rand())saltedTableA.join(saltedTableB, Seq(key, salt))
}通过引入 salt可以有效地将数据均匀分布到不同的分区减少单个分区处理的数据量。
四、Skew Join 的源代码实现 在 Spark SQL 中Skew Join 是作为 PhysicalPlan 中 Join 的一个优化执行计划。关键类为 EnsureRequirements其主要职责是对 Join 的物理计划执行前进行必要的调整包括处理数据倾斜的 Skew Join 优化。
以下是 EnsureRequirements 中处理数据倾斜的相关部分源代码
private def applySkewJoin(plan: SparkPlan): SparkPlan plan match {case join ShuffledHashJoinExec(_, _, _, _, left, right) // 检查是否有数据倾斜if (isSkewed(join)) {// 处理 skew join使用 hash salt 拆分倾斜的 keyval skewJoin handleSkewJoin(join)skewJoin} else {join}case other other
}在 EnsureRequirements 中applySkewJoin 函数会检测当前的 JOIN 是否存在数据倾斜问题。如果检测到数据倾斜handleSkewJoin 函数会对数据进行处理创建一个带有 salt 的 Skew Join 执行计划。
具体实现步骤 检测数据倾斜isSkewed(join) 函数负责检测 JOIN 中的分区是否有数据倾斜。通常通过采样和统计每个分区的数据量来判断某个分区的数据量是否超出设定的阈值spark.sql.skewJoin.threshold。 处理倾斜数据handleSkewJoin(join) 函数是 Skew Join 的核心实现。它会通过对倾斜的 key 添加 salt 进行打散使得数据均匀分布到多个子分区。
private def handleSkewJoin(join: ShuffledHashJoinExec): SparkPlan {val skewKeys getSkewKeys(join)val saltedLeft splitAndSalt(join.left, skewKeys)val saltedRight splitAndSalt(join.right, skewKeys)saltedLeft.join(saltedRight)
}private def splitAndSalt(plan: SparkPlan, skewKeys: Seq[KeyType]): SparkPlan {// 对每个倾斜 key 进行拆分并添加 saltplan.transform {case rdd: RDD[_] rdd.mapPartitionsInternal { iter iter.flatMap { row val key getJoinKey(row)if (skewKeys.contains(key)) {val salt Random.nextInt(numSplits) // 随机生成 saltSome((key, salt, row))} else {Some((key, row))}}}}
}在上面的代码中splitAndSalt 函数将每个倾斜的 key 拆分成多个子 key并为它们添加随机 salt从而打散数据均匀分布到不同的分区。
五、Skew Join 的优化策略
Spark 中 Skew Join 的优化需要考虑以下几个方面 自动启用 Skew Join通过设置 spark.sql.autoSkewJoin.enabled 为 trueSpark 会自动检测并处理倾斜的 JOIN 操作。对于那些倾斜的分区Spark 会自动进行 Skew Join 优化。 调优 salt 值salt 的值影响了倾斜数据被打散的粒度。通过调节 salt 的随机范围可以控制数据的打散程度。如果 salt 的范围太小数据可能仍然集中在某些分区如果范围太大则可能会产生过多的小分区导致计算开销增加。 采样优化通过调整采样参数Spark 可以更好地识别出数据倾斜的 key从而提高 Skew Join 的处理效率。spark.sql.skewJoin.threshold 参数允许用户设定数据倾斜的阈值。 数据预处理在某些场景中用户可以通过在数据加载和预处理阶段手动解决数据倾斜问题。例如用户可以通过聚合或者过滤数据的方式减少倾斜 key 的数据量。
六、总结 Skew Join 是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而提供的一种重要优化机制。其核心思想是通过检测数据倾斜的 key并对这些 key 进行分片和哈希加盐处理使得倾斜的数据被均匀分布到不同的分区从而避免计算负载的不均衡。通过 Skew JoinSpark 可以显著提高 JOIN 操作的性能尤其是在数据倾斜严重的场景下。
合理的参数调优和数据预处理是确保 Skew Join 有效的关键。
