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Skew Join 是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而设计的一种优化机制。数据倾斜是指在分布式计算中，由于某些 key 具有大量数据，而其他 key 数据较少，导致某些分区的数据量特别大，造成计算负载不均衡。数据倾斜会导致个别节点出现性能瓶颈，影响整个任务的完成时间。
Skew Join 的优化机制在 Spark 中主要解决了 JOIN 操作中的数据倾斜问题。为了更好地理解 Skew Join 的原理和实现，我们需要从数据倾斜产生的原因、Spark 如何识别数据倾斜、以及 Skew Join 的优化策略和底层实现等方面来进行详细解释。
一、什么是数据倾斜
数据倾斜指的是当某些 key 关联了异常大量的数据，而其他 key 关联的数据量较少时，数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如，在 JOIN 操作中，如果表 A 中某个 key 具有大量的数据，而表 B 中同样的 key 也有大量数据，当这两个表基于这个 key 进行 JOIN 时，由于该 key 被分配到一个或少数几个分区，相关的任务会处理大量的数据，而其他分区的任务数据量却较少。这会导致部分任务比其他任务运行时间长，从而影响整个任务的执行时间。
二、Spark 中如何识别数据倾斜
在执行 JOIN 操作时，Spark 会通过数据采样和统计信息来检测是否存在数据倾斜。Spark SQL 可以通过分析数据分布，计算每个 key 的数据量，当发现某些 key 占据了大量的行时，Spark 会将其标记为 "倾斜的 key"。对于这些倾斜的 key，Spark 会进行特殊处理，避免过度集中在某些分区中。
Spark 的 Skew Join 优化主要依赖于配置参数和数据采样来检测并处理这些倾斜的 key。
检测数据倾斜的主要参数：
- spark.sql.autoSkewJoin.enabled: 默认是
false，如果设置为true，Spark 会自动检测和处理数据倾斜的JOIN操作。 - spark.sql.skewJoin.threshold: 用来设定 Spark 如何判断某个分区是否倾斜。该参数设置的值是数据倾斜的阈值，通常是一个比例值，如果某个分区的数据量超过该比例值，则会被视为倾斜的分区。
三、Skew Join 的底层原理
当 Spark 识别出 JOIN 中存在数据倾斜时，Skew Join 会将倾斜的 key 拆分成多个子任务分别处理。具体而言，Skew Join 的主要思想是将倾斜的 key 拆分到多个不同的分区，从而将任务的计算负载均匀分布，避免单个分区处理过多数据。
以下是 Skew Join 的执行流程：
-
普通的非倾斜
对于普通的非倾斜key处理：key，Skew Join没有特别的处理方式，Spark 直接按照key进行Shuffle，将数据发送到相应的分区，并进行JOIN操作。 -
倾斜的
key处理：
对于检测到的倾斜 key，Spark 会进行特殊处理，具体步骤如下：
- Spark 会将倾斜的
key的数据进行重新分片，将大数据量的倾斜key拆分成多个子分区。 - 然后对于每一个子分区，分别与另一个表中的对应数据进行
JOIN。 - 通过多次
JOIN操作，将这些子分区结果合并为最终的JOIN输出结果。
3. Hash Salt（哈希加盐）：
为了避免倾斜的 key 被集中到同一个分区，Spark 会通过对倾斜的 key 添加一个随机的 salt（盐值）来打散数据。具体来说，Spark 会将倾斜的 key 拆分成多个子 key，通过附加随机数（salt），使得这些子 key 被分布到不同的分区。
伪代码展示：
// 倾斜 key 的原始 join
tableA.join(tableB, "key")// Skew Join 处理
val skewKeys = getSkewKeys()
for (skewKey <- skewKeys) {val saltedTableA = tableA.filter($"key" === skewKey).withColumn("salt", rand())val saltedTableB = tableB.filter($"key" === skewKey).withColumn("salt", rand())saltedTableA.join(saltedTableB, Seq("key", "salt"))
}
通过引入 salt，可以有效地将数据均匀分布到不同的分区，减少单个分区处理的数据量。
四、Skew Join 的源代码实现
在 Spark SQL 中，Skew Join 是作为 PhysicalPlan 中 Join 的一个优化执行计划。关键类为 EnsureRequirements，其主要职责是对 Join 的物理计划执行前进行必要的调整，包括处理数据倾斜的 Skew Join 优化。
以下是 EnsureRequirements 中处理数据倾斜的相关部分源代码：
private def applySkewJoin(plan: SparkPlan): SparkPlan = plan match {case join @ ShuffledHashJoinExec(_, _, _, _, left, right) =>// 检查是否有数据倾斜if (isSkewed(join)) {// 处理 skew join，使用 hash salt 拆分倾斜的 keyval skewJoin = handleSkewJoin(join)skewJoin} else {join}case other => other
}
在 EnsureRequirements 中，applySkewJoin 函数会检测当前的 JOIN 是否存在数据倾斜问题。如果检测到数据倾斜，handleSkewJoin 函数会对数据进行处理，创建一个带有 salt 的 Skew Join 执行计划。
具体实现步骤：
-
检测数据倾斜：
isSkewed(join)函数负责检测JOIN中的分区是否有数据倾斜。通常，通过采样和统计每个分区的数据量，来判断某个分区的数据量是否超出设定的阈值（spark.sql.skewJoin.threshold）。 -
处理倾斜数据：
handleSkewJoin(join)函数是Skew Join的核心实现。它会通过对倾斜的key添加salt进行打散，使得数据均匀分布到多个子分区。
private def handleSkewJoin(join: ShuffledHashJoinExec): SparkPlan = {val skewKeys = getSkewKeys(join)val saltedLeft = splitAndSalt(join.left, skewKeys)val saltedRight = splitAndSalt(join.right, skewKeys)saltedLeft.join(saltedRight)
}private def splitAndSalt(plan: SparkPlan, skewKeys: Seq[KeyType]): SparkPlan = {// 对每个倾斜 key 进行拆分并添加 saltplan.transform {case rdd: RDD[_] => rdd.mapPartitionsInternal { iter =>iter.flatMap { row =>val key = getJoinKey(row)if (skewKeys.contains(key)) {val salt = Random.nextInt(numSplits) // 随机生成 saltSome((key, salt, row))} else {Some((key, row))}}}}
}
在上面的代码中，splitAndSalt 函数将每个倾斜的 key 拆分成多个子 key，并为它们添加随机 salt，从而打散数据，均匀分布到不同的分区。
五、Skew Join 的优化策略
Spark 中 Skew Join 的优化需要考虑以下几个方面：
-
自动启用 Skew Join：通过设置
spark.sql.autoSkewJoin.enabled为true，Spark 会自动检测并处理倾斜的JOIN操作。对于那些倾斜的分区，Spark 会自动进行Skew Join优化。 -
调优 salt 值：
salt的值影响了倾斜数据被打散的粒度。通过调节salt的随机范围，可以控制数据的打散程度。如果salt的范围太小，数据可能仍然集中在某些分区；如果范围太大，则可能会产生过多的小分区，导致计算开销增加。 -
采样优化：通过调整采样参数，Spark 可以更好地识别出数据倾斜的
key，从而提高Skew Join的处理效率。spark.sql.skewJoin.threshold参数允许用户设定数据倾斜的阈值。 -
数据预处理：在某些场景中，用户可以通过在数据加载和预处理阶段手动解决数据倾斜问题。例如，用户可以通过聚合或者过滤数据的方式，减少倾斜
key的数据量。
六、总结
Skew Join 是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而提供的一种重要优化机制。其核心思想是通过检测数据倾斜的 key，并对这些 key 进行分片和哈希加盐处理，使得倾斜的数据被均匀分布到不同的分区，从而避免计算负载的不均衡。通过 Skew Join，Spark 可以显著提高 JOIN 操作的性能，尤其是在数据倾斜严重的场景下。
合理的参数调优和数据预处理是确保 Skew Join 有效的关键。