问题二:按说我不按照动态分区做reshuffle,才不会因为动态分区本身数据分布不均匀导致长尾?
reducer 倾斜主要有以下几个原因:
数据分布不均衡。如果输入数据的键值分布高度倾斜,那么相同key值的records将分配给同一个reducer,从而形成reducer间计算负载的不均衡。
join/group by 操作。当对有相同键值的大量记录进行join或group by操作时,它们会分配给同一个reducer,形成热点。
算子的位置。一些算子如聚合聚合等,如果放置在reduce端,容易形成热点。
流水线。过多的map task 输出到少量的reduce task也会形成reducer倾斜。
Job参数。如设置reduce task数较少也会形成热点。
解决 reducer 倾斜的方法:
调整Job参数,增加更多的reducer task数。
分区技术,将高倾斜key应用不同的分区策略,分配到更多reducer上。
控制map output,限制map输出到单个reduce的最大record数。
调整操作位置,将聚合等算子从reduce端调整到map端。
优化数据,减少倾斜key数量。
削峰填谷,应对突发流量高峰。
在大数据计算MaxCompute中,Reducer倾斜是指在MapReduce任务中某个Reducer的输入数据量远远超过其他Reducer的情况。这种倾斜可能会导致任务执行时间延长,资源利用不均衡,甚至使整个任务失败。
以下是一些常见导致Reducer倾斜的原因:
数据分布不均匀:数据在进行划分和分配到各个Reducer时,某些键值对的数量明显多于其他键值对,造成了数据倾斜。这可能是因为某些键具有更多的重复值或更高的频率。
数据倾斜问题扩散:在数据处理过程中,某些特定的操作或逻辑可能导致数据倾斜问题进一步扩散。例如,在进行聚合操作时,如果某个键的值远远大于其他键的值,那么该键的聚合结果将导致输出数据倾斜。
自定义Partitioner问题:如果您使用自定义的Partitioner来决定键值对分发给哪个Reducer,可能会出现不均匀的分发,导致Reducer倾斜。
解决Reducer倾斜的方法包括:
增加Reducer数量:通过增加Reducer的数量,可以减少单个Reducer所处理的数据量,从而缓解倾斜问题。但是需要注意,过多的Reducer数量可能会增加任务的整体开销。
调整数据分区策略:根据实际情况,可以尝试调整数据分区策略,例如使用自定义Partitioner,在划分数据时考虑到数据的分布情况,避免数据倾斜。
预聚合操作:在某些场景下,可以在Map阶段对数据进行预聚合,减少数据量并均匀分布到各个Reducer。
动态调整Reducer任务:可以通过动态调整任务的配置参数,如调整Reducer的任务数、内存配置等,以优化任务的执行。
数据重分配:根据数据倾斜情况,将倾斜的数据重新分配给其他Reducer进行处理。
请注意,具体解决Reducer倾斜问题的方法需要根据您的实际场景和数据特征进行评估和选择。可以结合任务日志和统计信息进行分析,并根据实际情况进行尝试和调整。
针对问题一的回答:set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=true;
SQL前加这个参数,怀疑是动态分区数过多导致的长尾
针对问题二的回答:查一下dwd_13B_data_split的小文件
desc extended dwd_13B_data_split,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”
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