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关于Spark数据倾斜的优化
关于Spark数据倾斜的优化
在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输入,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reducetask肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜
在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输入,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reducetask肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜
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k数据倾斜的优化-cite-
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