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避免在Spark Scala DataFrame中加入

在Spark Scala DataFrame中加入数据倾斜。

数据倾斜是指在数据处理过程中，某些数据分区的数据量远远大于其他分区，导致任务负载不均衡，影响计算性能和效率。为了避免数据倾斜，可以采取以下策略：

数据预处理：在进行数据处理之前，可以对数据进行预处理，例如对数据进行采样、分桶、分区等操作，使数据分布更加均匀。
Shuffle操作优化：Shuffle操作是导致数据倾斜的主要原因之一。可以通过以下方式优化Shuffle操作：
- 调整分区数：根据数据量和集群资源情况，合理设置分区数，避免某些分区数据过多。
- 使用自定义分区器：根据数据的特点，自定义分区器，将数据均匀分布到不同的分区中。
- 使用聚合操作替代Join操作：在可能的情况下，尽量使用聚合操作替代Join操作，减少Shuffle操作的数据量。

数据倾斜处理算法：对于已经发生数据倾斜的情况，可以采用一些数据倾斜处理算法，例如：
- 倾斜Key拆分：将数据倾斜的Key拆分成多个Key，使得数据能够均匀分布到不同的分区中。
- 倾斜Key重复复制：将数据倾斜的Key复制多份，使得数据能够均匀分布到不同的分区中。
- 动态调整分区数：根据任务执行情况，动态调整分区数，使得数据能够均匀分布到不同的分区中。
使用适当的缓存策略：对于一些热点数据或频繁访问的数据，可以使用缓存策略，将数据缓存在内存中，减少重复计算和Shuffle操作。
使用合适的硬件资源：合理配置集群的硬件资源，例如增加节点数量、调整节点配置等，提高计算和存储能力，减少数据倾斜的影响。

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/** * 模拟生产订单数据，发送到Kafka Topic中 * Topic中每条数据Message类型为String，以JSON格式数据发送 * 数据转换： * 将Order...>2.11.12 2.11 spark-core_${scala.binary.version} ${spark.version}spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version}</version...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。

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