spark shuff机制

不同点在于，图一是内存缓冲区满了写入到磁盘，还没有进行sort操作

spark 数据倾斜优化：

1. 使用etl预处理数据（为了防止某些key数据量过大的问题，对数据进行提前聚合或和其他的表进行join操作）指标不治本，还会出现数据的倾斜问题

2.过滤少数导致倾斜的 key ，临界值，极点的问题

3.提高shuff的并行度多个task执行一个key的数据，减少每个key面临的压力

4.将reduce join转化为 mapjoin 在join的一方数据比较小的时候使用，广播变量加map算子实现join操作

转载于:https://www.cnblogs.com/tangsonghuai/p/11439373.html

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