数据倾斜问题分析

数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”，为什么说千亿级，因为如果一个任务的数据量只有几百万，它即使发生了数据倾斜，所有数据都跑到一台机器去执行，对于几百万的数据量，一台机器执行起来还是毫无压力的，这时数据倾斜对我们感知不大，只有数据达到一个量级时，一台机器应付不了这么多数据，这时如果发生数据倾斜，最后就很难算出结果。

所以就需要我们对数据倾斜的问题进行优化，尽量避免或减轻数据倾斜带来的影响。

在解决数据倾斜问题之前，还要再提一句：没有瓶颈时谈论优化，都是自寻烦恼。

大家想想，在map和reduce两个阶段中，最容易出现数据倾斜的就是reduce阶段，因为map到reduce会经过shuffle阶段，在shuffle中默认会按照key进行hash，如果相同的key过多，那么hash的结果就是大量相同的key进入到同一个reduce中，导致数据倾斜。

那么有没有可能在map阶段就发生数据倾斜呢，是有这种可能的。

一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取，如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时，就会发生map阶段的数据倾斜。

所以，从本质上来说，发生数据倾斜的原因有两种：一是任务中需要处理大量相同的key的数据。二是任务读取不可分割的大文件。

（编辑：开发网_郴州站长网）

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