Spark(四十一)数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key进行两次join

一、背景

这个方案的实现思路,跟大家解析一下:其实关键之处在于,将发生数据倾斜的key,单独拉出来,放到一个RDD中去;就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD,单独去join一下,这个时候,key对应的数据,可能就会分散到多个task中去进行join操作。

就不至于说是,这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时,肯定是会导致一个key对应的所有数据,都到一个task中去,就会导致数据倾斜。

二、流程图解

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这种方案什么时候适合使用?

1、优先对于join,肯定是希望能够采用上一讲讲的,reduce join转换map join。两个RDD数据都比较大,那么就不要那么搞了。

2、针对你的RDD的数据,你可以自己把它转换成一个中间表,或者是直接用countByKey()的方式,你可以看一下这个RDD各个key对应的数据量;此时如果你发现整个RDD就一个,或者少数几个key,是对应的数据量特别多;尽量建议,比如就是一个key对应的数据量特别多。

3、此时可以采用咱们的这种方案,单拉出来那个最多的key;单独进行join,尽可能地将key分散到各个task上去进行join操作。

什么时候不适用呢?

4、如果一个RDD中,导致数据倾斜的key,特别多;那么此时,最好还是不要这样了;还是使用我们最后一个方案,终极的join数据倾斜的解决方案。

三、进一步优化

就是说,咱们单拉出来了,一个或者少数几个可能会产生数据倾斜的key,然后还可以进行更加优化的一个操作;

对于那个key,从另外一个要join的表中,也过滤出来一份数据,比如可能就只有一条数据。userid2infoRDD,一个userid key,就对应一条数据。

然后呢,采取对那个只有一条数据的RDD,进行flatMap操作,打上100个随机数,作为前缀,返回100条数据。

单独拉出来的可能产生数据倾斜的RDD,给每一条数据,都打上一个100以内的随机数,作为前缀。

再去进行join,是不是性能就更好了。肯定可以将数据进行打散,去进行join。join完以后,可以执行map操作,去将之前打上的随机数,给去掉,然后再和另外一个普通RDD join以后的结果,进行union操作。

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