解决Spark数据倾斜（DataSkew）的N种姿势

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文件名称：解决Spark数据倾斜（DataSkew）的N种姿势
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更新时间：2021-01-27 17:01:11
解决Spark数据倾斜（DataSkew）的N种姿势 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具体依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个SparkJob分为Stage0和Stage1两个Stage，且Stage1依赖于Stage0，那Stage0完全处理结束之前不会处理Stage1。而Stage0可能包含N个Task，这N个