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确认 Spark 任务重新分区后的数据不均衡

1. 检查分区大小

2. 使用 DataFrame API 检查分区

3. 使用 Spark UI 查看分区情况

4. 使用日志记录分区信息

可能原因

1. 数据分布不均衡

2. 分区策略

3. 数据预处理

解决方案

1. 检查数据分布

2. 使用 coalesce 减少分区

3. 自定义分区器

4. 数据预处理优化

结论

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做了一个操作，发现数据不均衡：

sp_bp_pic_df = chengren_sp_bp_link_df.select("pic_large_url_list", "pic").dropDuplicates(["pic_large_url_list", "pic"]).repartition(300).cache()

确认 Spark 任务重新分区后的数据不均衡

要确认 Spark 任务在使用 repartition 对数据进行了重新分区后，任务输入数据大小仍存在不均衡，可以通过以下步骤进行验证和分析：

1. 检查分区大小

使用 RDD.glom() 方法可以查看每个分区的数据量。glom() 方法将每个分区的数据转换为一个列表，从而可以检查每个分区的大小。

# 获取每个分区的大小
partition_sizes = sp_bp_pic_df.rdd.glom().map(len).collect()

# 打印每个分区的大小
for i, size in enumerate(partition_sizes):
    print(f"Partition {i}: {size} records")

2. 使用 DataFrame API 检查分区

可以通过 DataFrame API 来检查每个分区的数据量，确保数据分布均匀。

# 获取每个分区的大小
partition_sizes = sp_bp_pic_df.rdd.mapPartitionsWithIndex(
    lambda idx, it: [(idx, len(list(it)))], preservesPartitioning=True).collect()

# 打印每个分区的大小
for idx, size in partition_sizes:
    print(f"Partition {idx}: {size} records")

3. 使用 Spark UI 查看分区情况

在运行 Spark 作业时，可以通过 Spark UI 查看每个任务的输入数据大小和分区情况。

1. 打开 Spark UI：

   • 运行 Spark 作业时，Spark UI 通常会在本地机器的 4040 端口（或其他端口）启动。可以通过浏览器访问 http://localhost:4040 查看 Spark UI。

2. 查看 Stages 页面：

   • 在 Spark UI 中，点击 "Stages" 标签，可以查看所有阶段的详细信息，包括每个阶段的任务数量、输入输出大小等。

3. 查看 Tasks 页面：

   • 在每个阶段的详细信息页面中，可以查看每个任务的输入数据大小。如果某些任务的输入数据大小明显大于其他任务，说明数据分布不均衡。

4. 使用日志记录分区信息

可以在代码中添加日志记录，输出每个分区的数据量，以便在日志中查看分区情况。

import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 获取每个分区的大小并记录日志
partition_sizes = sp_bp_pic_df.rdd.mapPartitionsWithIndex(
    lambda idx, it: [(idx, len(list(it)))], preservesPartitioning=True).collect()

for idx, size in partition_sizes:
    logger.info(f"Partition {idx}: {size} records")

可能原因

尽管您已经使用 repartition 对数据进行了重新分区，但任务输入数据大小仍存在不均衡的情况。这可能由以下几个原因引起：

1. 数据分布不均衡

即使在重新分区后，数据分布仍可能不均衡。例如，如果某些键的频率远高于其他键，重新分区也可能无法完全平衡数据。

2. 分区策略

repartition 使用随机分区策略，可能会导致某些分区的数据量仍然较大。如果数据本身存在倾斜，随机分区可能无法解决问题。

3. 数据预处理

在 repartition 之前进行的操作（如 dropDuplicates）可能会影响数据的分布，导致某些分区的数据量较大。

解决方案

为了进一步优化数据分布，可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据分布

首先，检查数据的分布情况，以确定是否存在数据倾斜。可以通过以下代码查看每个分区的数据量：

from pyspark.sql import Row

# 获取每个分区的大小
partition_sizes = sp_bp_pic_df.rdd.glom().map(len).collect()

# 打印每个分区的大小
for i, size in enumerate(partition_sizes):
    print(f"Partition {i}: {size} records")

2. 使用 coalesce 减少分区

如果数据量较小，可以尝试使用 coalesce 减少分区数量，以提高数据的均匀分布：

sp_bp_pic_df = sp_bp_pic_df.coalesce(100).cache()

3. 自定义分区器

如果数据存在显著的倾斜，可以使用自定义分区器来更好地平衡数据。例如，可以使用 hash 分区器：

from pyspark.sql.functions import hash

# 添加一个分区键
sp_bp_pic_df = sp_bp_pic_df.withColumn("partition_key", hash(col("pic_large_url_list")))

# 按分区键进行重新分区
sp_bp_pic_df = sp_bp_pic_df.repartition(300, "partition_key").drop("partition_key").cache()

4. 数据预处理优化

在进行 repartition 之前，尽量减少不必要的操作（如 dropDuplicates）对数据分布的影响。可以在重新分区后进行这些操作：

# 先重新分区，再去重
sp_bp_pic_df = chengren_sp_bp_link_df.repartition(300, "pic_large_url_list", "pic").dropDuplicates(["pic_large_url_list", "pic"]).cache()

结论

尽管已经使用 repartition 进行了分区，但任务输入数据大小仍可能不均衡。通过检查数据分布、使用自定义分区器、优化数据预处理等方法，可以进一步优化数据分布，减少任务输入数据大小的不均衡，提高作业的整体性能和效率。