如何解析SparkStreaming推测机制

本篇文章给大家分享的是有关如何解析SparkStreaming推测机制，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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什么是推测机制？

如果有很多个task都在运行，很多task一下就完成了自己的任务，但是有一个task运行的很慢。在实时计算任务中，如果对实时性要求比较高，就算是两三秒也要在乎这些。

所以在sparkstreaming中有一个推测机制专门来解决这个运行的很慢的task。

每隔一段时间来检查有哪些正在运行的task需要重新调度，假设总的task有10个，成功运行的task数量>0.75x10，正在运行的task的运行时间>1.5x成功运行task的平均时间，则这个正在运行的task需要重新等待调度。

但是这里有一个很严重的问题，最开始自学的时候发现了，接着在看一些机构视频里面也有讲到这个问题。

这个问题就是如果这个正在运行的task遇到数据倾斜怎么办？

假如有5个task，有一个task遇到了数据倾斜，但就算遇到数据倾斜（稍微有点数据倾斜，也没事），它也会完成任务，它需要6s，其他4个任务只需要1s。那开启推测机制后，这个任务好不容易运行到了2s，快要成功了，但遇到了推测机制，它就需要重新调度重新运行，下一次运行了3s，遇到推测机制就会重新运行，整个过程一直在循环，这就是小编要说的问题！

解决

那开启推测机制遇到数据倾斜，怎么办？

我们可以采用一些解决数据倾斜的办法，大致讲一下关于数据倾斜的几个解决方案：

1、如果发现导致数据倾斜的key就几个，而且对计算本身的影响并不大的话，就可以采用过滤少数导致倾斜的key

2、两阶段聚合，将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。但是这个方法只适用于聚合类的shuffle操作，不适合join类的shuffle操作。

3、对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，可以将少数几个key分拆成独立RDD，并附加随机前缀打散成n份去进行join，此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上，而是分散到多个task进行join了。适用于两个数据量比较大的表进行join。

4、如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用这一种方案来解决问题了。将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。

以上就是如何解析SparkStreaming推测机制，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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