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2018大数据Spark性能调优之数据倾斜

时间:2018-01-08 09:20:01   来源:网络转载   阅读:

    绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时,这种情况很常见。2018大数据Spark性能调优之数据倾斜,分享给大家。

  原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异常栈,是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见

  数据倾斜发生的原因:

  在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜,因此出现数据倾斜的时候,Spark作业看起来会运行得非常缓慢,甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。

  数据倾斜只会发生在shuffle过程中 distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等

  问题分析

  某个task执行特别慢的情况

  首先要看的,就是数据倾斜发生在第几个stage中

  如果是用yarn-client模式提交,那么本地是直接可以看到log的,可以在log中找到当前运行到了第几个stage

  如果是用yarn-cluster模式提交,则可以通过Spark Web UI来查看当前运行到了第几个stage。

  此外,无论是使用yarn-client模式还是yarn-cluster模式,我们都可以在Spark Web UI上深入看一下当前这个stage各个task分配的数据量,从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜

  知道数据倾斜发生在哪一个stage之后,接着我们就需要根据stage划分原理,推算出来发生倾斜的那个stage对应代码中的哪一部分(Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分)

  某个task莫名其妙内存溢出的情况

  看log的异常栈,通过异常栈信息就可以定位到你的代码中哪一行发生了内存溢出。然后在那行代码附近找找,一般也会有shuffle类算子,此时很可能就是这个算子导致了数据倾斜。不能单纯靠偶然的内存溢出就判定发生了数据倾斜。因为自己编写的代码的bug,以及偶然出现的数据异常,也可能会导致内存溢出

  查看导致数据倾斜的key的数据分布情况

  知道了数据倾斜发生在哪里之后,通常需要分析一下那个执行了shuffle操作并且导致了数据倾斜的RDD表。查看一下其中key的分布情况,这主要是为之后选择哪一种技术方案提供依据。针对不同的key分布与不同的shuffle算子组合起来的各种情况,可能需要选择不同的技术方案来解决

  有很多种查看key分布的方式

  如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜,那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况

  如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜,那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码,比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数,collect/take到客户端打印一下,就可以看到key的分布情况

  解决方案

  方案一:使用Hive ETL预处理数据

  适用场景:导致数据倾斜的是hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀,而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案

  实现思路:可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合,或者是预先和其他表进行join),然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了,而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了,那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。

  方案优点:实现起来简单便捷,效果还非常好,完全规避掉了数据倾斜,Spark作业的性能会大幅度提升。

  方案缺点:Hive ETL中还是会发生数据倾斜。

  在一些Java系统与Spark结合使用的项目中,会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景,而且对Spark作业的执行性能要求很高,就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL,每天仅执行一次,只有那一次是比较慢的,而之后每次Java调用Spark作业时,执行速度都会很快,能够提供更好的用户体验

  用户通过Java Web系统提交数据分析统计任务,后端通过Java提交Spark作业进行数据分析统计。要求Spark作业速度必须要快

  方案二:过滤少数导致倾斜的key

  适用场景:如果发现导致倾斜的key就少数几个,而且对计算本身的影响并不大的话

  实现思路:将导致数据倾斜的key给过滤掉之后,这些key就不会参与计算了

  方案优点:实现简单,而且效果也很好,可以完全规避掉数据倾斜。

  方案缺点:适用场景不多,大多数情况下,导致倾斜的key还是很多的,并不是只有少数几个。

  方案三:提高shuffle操作的并行度

  处理数据倾斜最简单的一种方案

  实现思路:在对RDD执行shuffle算子时,给shuffle算子传入一个参数,比如reduceByKey(1000),该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。

  实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来更少的数据。

  方案优点:实现起来比较简单,可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。

  方案缺点:只是缓解了数据倾斜而已,没有彻底根除问题,根据实践经验来看,其效果有限。

  该方案通常无法彻底解决数据倾斜,因为如果出现一些极端情况,比如某个key对应的数据量有100万,那么无论你的task数量增加到多少,这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理,因此注定还是会发生数据倾斜的

  方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

  适用场景:对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,比较适用这种方案。

  实现思路:这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合,先给每个key都打上一个随机数,比如10以内的随机数,此时原先一样的key就变成不一样的了,比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1),就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着对打上随机数后的数据,执行reduceByKey等聚合操作,进行局部聚合,那么局部聚合结果,就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉,就会变成(hello,2)(hello,2),再次进行全局聚合操作,就可以得到最终结果了,比如(hello, 4)。

  方案优点:对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜,效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜,或者至少是大幅度缓解数据倾斜,将Spark作业的性能提升数倍以上。

  方案缺点:仅仅适用于聚合类的shuffle操作,适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作,还得用其他的解决方案。

  // 第一步,给RDD中的每个key都打上一个随机前缀。

  JavaPairRDD randomPrefixRdd = rdd.mapToPair(

  new PairFunction, String, Long>() {

  private static final long serialVersionUID = 1L;

  @Override

  public Tuple2 call(Tuple2 tuple)

  throws Exception {

  Random random = new Random();

  int prefix = random.nextInt(10);

  return new Tuple2(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);

  }

  });// 第二步,对打上随机前缀的key进行局部聚合。

  JavaPairRDD localAggrRdd = randomPrefixRdd.reduceByKey(

  new Function2() {

  private static final long serialVersionUID = 1L;

  @Override

  public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {

  return v1 + v2;

  }

  });// 第三步,去除RDD中每个key的随机前缀。

  JavaPairRDD removedRandomPrefixRdd = localAggrRdd.mapToPair(

  new PairFunction, Long, Long>() {

  private static final long serialVersionUID = 1L;

  @Override

  public Tuple2 call(Tuple2 tuple)

  throws Exception {

  long originalKey = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);

  return new Tuple2(originalKey, tuple._2);

  }

  });// 第四步,对去除了随机前缀的RDD进行全局聚合。

  JavaPairRDD globalAggrRdd = removedRandomPrefixRdd.reduceByKey(

  new Function2() {

  private static final long serialVersionUID = 1L;

  @Override

  public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {

  return v1 + v2;

  }

  });

  方案五:将reduce join转为map join

  适用场景:在对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(比如几百M或者一两G),比较适用此方案

  实现思路:不使用join算子进行连接操作,而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作,进而完全规避掉shuffle类的操作,彻底避免数据倾斜的发生和出现

  实现原理:普通的join是会走shuffle过程的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shuffle操作,也就不会发生数据倾斜。

  方案优点:对join操作导致的数据倾斜,效果非常好,因为根本就不会发生shuffle,也就根本不会发生数据倾斜。

  方案缺点:适用场景较少,因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况

  方案六:采样倾斜key并分拆join操作

  适用场景:两个RDD/Hive表进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀,那么采用这个解决方案是比较合适的

  实现原理:对于join导致的数据倾斜,如果只是某几个key导致了倾斜,可以将少数几个key分拆成独立RDD,并附加随机前缀打散成n份去进行join,此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上,而是分散到多个task进行join了。

  方案优点:对于join导致的数据倾斜,如果只是某几个key导致了倾斜,采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍,不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。

  方案缺点:如果导致倾斜的key特别多的话,比如成千上万个key都导致数据倾斜,那么这种方式也不适合。

  方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join

  适用场景:如果在进行join操作时,RDD中有大量的key导致数据倾斜,那么进行分拆key也没什么意义,此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。

  实现原理:将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key,然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理,而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于,上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理,由于处理过程需要扩容RDD,因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大;而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况,没法将部分key拆分出来进行单独处理,因此只能对整个RDD进行数据扩容,对内存资源要求很高

  方案优点:对join类型的数据倾斜基本都可以处理,而且效果也相对比较显著,性能提升效果非常不错。

  方案缺点:该方案更多的是缓解数据倾斜,而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容,对内存资源要求很高。

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