请问下大数据计算MaxCompute：有哪些比较好的优化方案呢？[阿里云] 暂停朗读为您朗读

在大数据计算中，数据倾斜是指数据分布不均，在执行shuffle操作时导致某些分区的数据量远大于其他分区。这会导致处理速度变慢，从而使得整个Job的运行时间过长，甚至可能导致系统自动kill掉job。以下是一些优化数据倾斜问题的常见策略：

1. 重新设计键（Key）：

   • 避免使用高基数列作为Shuffle Key，以减少热点。
   • 如果可能的话，尝试找到一个更均匀分布的替代键。

2. 自定义分区器：

   • 使用自定义的分区函数来平衡数据分配，确保每个分区接收的数据量大致相同。
   • 根据业务逻辑或数据特征进行分区，比如通过哈希或者取模等方法。

3. 调整并行度：

   • 调整作业的并行度，增加worker的数量，将任务分解为更多小任务。
   • 对于Spark，可以设置spark.sql.shuffle.partitions参数，控制分区数量。

4. 聚合预处理：

   • 在进行全局聚合之前，先进行局部聚合，减小需要shuffle的数据量。

5. 数据重分布：

   • 在关键步骤前对数据进行重分布，使其更均匀地分布在集群节点上。

6. 使用Combiner：

   • Combiner可以在map阶段合并部分结果，减轻reduce端的压力。

7. 动态负载均衡：

   • 利用系统的动态负载均衡机制，让系统自动重新调度任务以缓解热点。

8. 利用广播变量和累加器：

   • 对于较小的数据集，使用广播变量可以避免不必要的网络传输。
   • 累加器可以帮助统计信息汇总而无需大量的shuffle。

9. 代码优化：

   • 优化算法和实现，例如尽量避免使用全局排序等昂贵的操作。