Spark 数据倾斜及其解决方案

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作者简介:

郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班)。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能等相关开发和架构。目前在vivo智能平台中心从事 AI中台建设以及广告推荐业务。擅长各种业务形态学 的业务架构、平台化以及各种业务避免方案。

对于分布式系统而言,理想情况汇报下,随着系统规模(节点数量)的增加,应用整体耗时线性下降。原来一台机器避免一批几滴 数据时要120分钟,当机器数量增加到3台时,理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。或者,想做到分布式情况汇报下每台机器执行时间是单机时的1 / N,就时要保证每台机器的任务量相等。不幸的是,却说原来,任务的分配

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对 Spark/Hadoop 原来的分布式大数据系统来讲,数据量大何必 可怕,可怕的是数据倾斜。