目录
1 调优概述
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题 —— 数据倾斜，此时 Spark 作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决
不同类型的数据倾斜问题，以保证 Spark 作业的性能。
2 数据倾斜发生时的现象
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。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。
3 数据倾斜发生的原理
数据倾斜的原理很简单：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。比如大部分 key 对应 10 条数据，但是个别 key 却对应了 100 万条数据，那么大部分 task
可能就只会分配到 10 条数据，然后 1 秒钟就运行完了；但是个别 task 可能分配
到了 100 万数据，要运行一两个小时。因此，整个 Spark 作业的运行进度是由运
行时间最长的那个 task 决定的。
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。
下图就是一个很清晰的例子：hello 这个 key，在三个节点上对应了总共 7 条数
据，这些数据都会被拉取到同一个 task 中进行处理；而 world 和 you 这两个 key
分别才对应 1 条数据，所以另外两个 task 只要分别处理 1 条数据即可。此时第
一个 task 的运行时间可能是另外两个 task 的 7 倍，而整个 stage 的运行速度也
由运行最慢的那个 task 所决定。
4 如何定位导致数据倾斜的代码
数据倾斜只会发生在 shuffle 过程中。常用的并且可能会触
发 shuffle 操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、
join、cogroup、repartition 等。出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用
了这些算子中的某一个所导致的。
4.1 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。
补充知识：driver 主要负责管理整个集群的作业任务调度，executor 是一个JVM进程，专门用于计算的节点。在
yarn-client模式下，driver运行在客户端，在yarn-cluster模式下，driver运行在yarn集群。
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。
比如下图中，倒数第三列显示了每个 task 的运行时间。明显可以看到，有的 task
运行特别快，只需要几秒钟就可以运行完；而有的 task 运行特别慢，需要几分
钟才能运行完，此时单从运行时间上看就已经能够确定发生数据倾斜了。此外，
倒数第一列显示了每个 task 处理的数据量，明显可以看到，运行时间特别短的
task 只需要处理几百 KB 的数据即可，而运行时间特别长的 task 需要处理几千
KB 的数据&
