Spark解决数据倾斜和Spark分区）

解决Spark数据倾斜

美团Spark性能优化

1、先用sample(false,0,x)采用key，找出倾斜的key
2、将数据集拆分成倾斜部分和不倾斜部分
3、不倾斜部分走正常路线
4、倾斜部分前面加上前缀
5、重分区 => 聚合 => 去掉前缀 => 聚合（保证数据准确）
6、如果是大表join大表，其中一个表有数据倾斜，就需要用膨胀法，将倾斜部分的key加上一个0-n的前缀，一条数据膨胀成n条，然后将另一个表的这部分key也加上相应的前缀，然后单独对这部分数据进行一次双重聚合，与不倾斜的数据进行union操作，完成聚合。
7、空值看作是特殊的key，空值多了一样用3的方法去解决。

Spark的分区

概念：
分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，是RDD数据集的逻辑分片，分区的格式决定并行计算的粒度，分区的个数决定任务的个数。

spark分区器有三个

HashPartitioner：将key的哈希值/分区数量进行分区，HashPartitioner确定分区的方式：
partition = key.hashCode () % numPartitions

RangePartitioner：范围分区器，按照字典顺序或数字大小排序后/分区数量来分区

自定义分区器
通过实现get分区总数方法和get分区数方法，指定自定义规则的key分区方式;
使用自定义分区器创建的RDD进行复杂的聚合或join操作效率更高。

//只需要继承Partitioner,重写两个方法
class MyPartitioner(val num: Int) extends Partitioner {
//这里定义partitioner个数
override def numPartitions: Int = ???
//这里定义分区规则
override def getPartition(key: Any): Int = ???
}

3、并行度

spark作业的最大并行度=excutor个数*每个excutor的cpu core数
但spark的当前并行度取决于task数，而task数=分区数。
分区数可以通过spark.default.parallelism设置默认分区数，也可以在使用算子时显示地指定分区器和分区数量。
spark官方推荐设置分区数为最大并行度的2-3倍，这样可以保证提前计算的线程立刻被后面的task使用，并且每个task处理的数据量会更少。

最后

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