JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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【使用场景】　　

　　两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。

 

【解决方案】　　

1. 对有数据倾斜那个RDD，使用sample算子采样出一份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key。
2. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成一个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀；不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。
3. 接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。
4. 再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，这样就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进行join了。
5. 而另外两个普通的RDD就照常join即可。
6. 最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。

 

【方案优点】

　　对于两个大RDD进行join时的数据倾斜，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。

 

【方案局限】

　　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，就不能使用本解决方案了。

 

【代码实现】

　　代码实现：https://github.com/wwcom614/Spark

　　Java版实现

 

　　上一篇：【Spark调优】小表join大表数据倾斜解决方案