使用PySpark解决数据倾斜问题的完整案例，通过广播表连接的方式来优化性能。
- 准备数据
假设我们有两张表，一张大表 big_table 和一张小表 small_table ，小表将作为广播表。
from pyspark.sql import SparkSession# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Data Skew Example").getOrCreate()# 模拟大表数据
big_table = spark.createDataFrame([(i, f"value_{i}") for i in range(1000000)], ["id", "data"])# 模拟小表数据
small_table = spark.createDataFrame([(i, f"category_{i%10}") for i in range(100)], ["id", "category"])
- 查看广播表大小
import sys
from pyspark.sql.functions import col# 查看小表的大小，单位字节
small_table_size = small_table.select(col("*")).count() * sys.getsizeof(tuple(small_table.first()))
print(f"Size of small_table: {small_table_size} bytes")
- 初始连接（产生数据倾斜）
# 不使用广播进行连接，会产生数据倾斜joined_without_broadcast = big_table.join(small_table, "id")
- 使用广播表连接
from pyspark.sql.functions import broadcast# 使用广播表连接
joined_with_broadcast = big_table.join(broadcast(small_table), "id")
- 查看Spark WebUI分析数据倾斜
运行作业：在执行上述代码时，Spark会启动作业，可以通过Spark WebUI查看作业执行情况。在浏览器中访问 http://:4040 （这是Spark默认的WebUI端口，实际可能不同）。
查看阶段详情：进入“Jobs”页面，找到对应的作业，点击进入查看各阶段（Stage）详情。在阶段详情里，可以看到任务（Task）的执行时间分布。没有广播时，数据倾斜表现为部分任务执行时间远长于其他任务；使用广播后，任务执行时间应更均匀。
查看执行计划：也可以通过调用 joined_with_broadcast.explain() 查看执行计划，确认广播表是否正确应用。
# 查看执行计划
joined_with_broadcast.explain()
- 完整代码示例
from pyspark.sql import SparkSession
import sys
from pyspark.sql.functions import col, broadcast# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Data Skew Example").getOrCreate()# 模拟大表数据
big_table = spark.createDataFrame([(i, f"value_{i}") for i in range(1000000)], ["id", "data"])# 模拟小表数据
small_table = spark.createDataFrame([(i, f"category_{i%10}") for i in range(100)], ["id", "category"])# 查看小表的大小，单位字节
small_table_size = small_table.select(col("*")).count() * sys.getsizeof(tuple(small_table.first()))
print(f"Size of small_table: {small_table_size} bytes")# 不使用广播进行连接，会产生数据倾斜
joined_without_broadcast = big_table.join(small_table, "id")# 使用广播表连接
joined_with_broadcast = big_table.join(broadcast(small_table), "id")# 查看执行计划
joined_with_broadcast.explain()
这个案例先创建了大小两张表，查看小表大小以确认适合广播，演示了普通连接产生数据倾斜的情况，接着使用广播表连接解决该问题，并说明了如何从Spark WebUI查看数据倾斜的发生与解决效果。
