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大数据量下的数据修复与回写Spark on Hive 的大数据量主键冲突排查：COUNT(DISTINCT) 的陷阱

article 2025/6/1 9:35:56

背景与问题概述

这一周（2025-05-26-2026-05-30）我在搞数据拟合修复优化的任务，有大量的数据需要进行数据处理及回写，大概一个表一天一分区有五六千万数据，大约一百多列的字段。具体是这样的我先取档案，关联对应表hive对应分区的数据，然后进行算法一系列逻辑处理后，将结果输出到hive,然后再从hive回写一份到oracle里面。

spark资源大概我给了不小，数据大概一天40左右吧，大概12个excutor,每一个12G内存，2core吧，拟合完数据，将数据入hive时候，进行了整体去重。包括且不限于如下操作

1、.distinct(),

2、对应主键的去重.dropDuplicates(id),

3、row_number对id,type主键字段开窗取first

4、对id,type主键字段开窗，取后续字段的max()

经过以上操作，我的数据得以在没有主键冲突的情况下顺利的入库到hive中，并且我对入库数据进行group by id,type having count(1) >1时数据也没有出现重复的情况。

OK。鬼知道我对上述数据验证进行多少次跑批总结出来的上面的操作。以上是我写入hive的操作。下面即将是从hive入到oracle艰辛的探索之路。正常来讲经过上面的数据操作，我从hive入到oracle是不应该出现主键冲突的情况了，因为我有一部分表已经处理入库了，但有一个表就是死活入不进去，我impala都快查烂了，资源监控的同事都给我致电了。

为什么调了一天呢，因为跑一个程序就要个吧小时，代码都快被我调抑郁了。

Hive数据写入阶段的去重策略

经过多次实验和验证，我总结出一套有效的去重方法，确保数据在写入Hive时不出现主键冲突：

1. 整体去重 - distinct()

val distinctDF = originalDF.distinct()

这种方法简单直接，但性能开销较大，适合小数据集或初步去重。

2. 基于主键的去重 - dropDuplicates()

val dedupByKeyDF = originalDF.dropDuplicates("id")

比整体去重更高效，只针对指定列进行去重。

3. 开窗函数取第一条记录

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._val windowSpec = Window.partitionBy("id", "type").orderBy("timestamp")
val firstRecordDF = originalDF.withColumn("rn", row_number().over(windowSpec)).filter("rn = 1").drop("rn")

这种方法在有多条相同主键记录时，可以按指定排序条件保留一条。

4. 开窗函数取最大值记录

val maxValueDF = originalDF.groupBy("id", "type").agg(max("value1").as("value1"), max("value2").as("value2"),/* 其他字段的max操作 */)

对于需要保留最大值的场景，这种聚合方式非常有效。

Hive到Oracle的数据的迁移问题结局

尽管Hive中的数据已经严格去重，但在迁移到Oracle时仍遇到了两个主要问题：

问题1：NULL值导致的主键冲突

-- 问题发现查询
SELECT id, type, COUNT(1) 
FROM hive_table 
WHERE id IS NULL 
GROUP BY id, type 
HAVING COUNT(1) > 1;

解决方案：

// 在写入Oracle前增加NULL值处理
val cleanDF = processedDF.na.fill("NULL", Seq("id")).filter("id IS NOT NULL") // 或者直接过滤

问题2：资源不足导致的作业失败

最初配置：

12个Executor
每个Executor 12G内存，2个核心
一个表一天的分区大概处理约40GB数据

作业在运行10-20分钟后失败，经过多次调整，最终稳定运行的配置：

每个Executor 45G内存，这个我觉得得看集群资源，我们集群资源很紧张，大概10TB的内存，都不太够用
适当增加核心数（根据集群情况）我一般都设置2

性能优化经验总结

1. 内存配置黄金法则

对于大规模数据处理，Executor内存配置应遵循：

基础内存 = 数据分区大小 × 安全系数(2-3)
考虑序列化开销和中间数据结构

2. 高效去重策略选择

方法	适用场景	优点	缺点
distinct()	小数据集或全字段去重	简单	性能差
dropDuplicates()	已知主键字段	高效	仅针对指定列
开窗函数	需要按条件保留记录	灵活可控	计算开销大
聚合函数	需要保留极值	高效	只能处理数值字段

3. NULL值处理最佳实践

在数据处理的早期阶段识别和处理NULL值
对于主键字段，NULL值应被替换或过滤
考虑使用COALESCE或NVL函数提供默认值

4. 资源监控与调优技巧

观察GC时间和频率，内存不足时GC会频繁发生
监控Executor心跳丢失情况
适当增加spark.memory.fraction（默认0.6）
考虑启用spark.memory.offHeap.enabled使用堆外内存

优化Demo示例代码

  /*** @date 2025-05-30* @author hebei_xidaocun_laoli*/
// 1. 读取原始数据
val rawDF = spark.table("source_table").where("dt = '20250530'") // 按分区过滤// 2. 多阶段去重处理
val stage1DF = rawDF.dropDuplicates("id") // 初步去重val windowSpec = Window.partitionBy("id", "type").orderBy(col("update_time").desc)
val stage2DF = stage1DF.withColumn("rn", row_number().over(windowSpec)).filter("rn = 1").drop("rn")// 3. NULL值处理
val cleanDF = stage2DF.na.fill(Map("id" -> "NULL_ID","type" -> "DEFAULT"
)).filter("id != 'NULL_ID'") // 或者保留但确保不冲突// 4. 写入Hive
cleanDF.write.mode("overwrite").partitionBy("dt").saveAsTable("result_hive_table")// 5. 配置优化后写入Oracle
cleanDF.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:oracle:thin:@//host:port/service").option("dbtable", "target_table").option("user", "username").option("password", "password").option("batchsize", 10000) // 调整批量大小.option("isolationLevel", "NONE") // 对于大数据量写入可提高性能.mode("append").save()

通过这次项目，总结了以下经验：

数据质量优先：在数据处理早期阶段解决NULL值、重复数据等问题
渐进式调优：从较小资源开始，逐步增加直至作业稳定运行
监控驱动：密切监控作业执行情况，特别是GC和内存使用指标
文档记录：记录每次调整的参数和效果，形成知识库

大数据处理中的问题往往不是单一因素导致的，需要综合考虑数据特性、处理逻辑和集群资源。希望诸君避免类似的"坑"，更高效地完成大数据处理任务。

这个资源调优是真的恶心，代码没问题，就是和资源有问题，跑着跑着就突然报错了，唉，还好这个端午节前解决了