MaxCompute最佳实践：计算长尾调优

长尾问题是分布式计算里最常见的问题之一，也是典型的疑难杂症。究其原因，是因为数据分布不均，导致各个节点的工作量不同，整个任务就需要等最慢的节点完成才能完成。
处理这类问题的思路就是把工作分给多个Worker去执行，而不是一个Worker单独抗下最重的那份工作。本文分享平时工作中遇到的一些典型的长尾问题的场景及其解决方案。

Join长尾

Join能出现长尾，是因为Join时出现某个Key里的数据特别多的情况。
解法：

• 排除两张表都是小表的情况，若两张表里有一张大一张小，可以考虑使用Mapjoin，对小表进行缓存。具体语法和说明可以参考此文档。如果是MapReduce作业，可以使用资源表的功能，对小表进行缓存。


• 但是如果两张表都比较大，就需要先尽量去重。


• 若还是不能解决，就需要从业务上考虑，为什么会有这样的两个大数据量的Key要做笛卡尔积，直接考虑从业务上进行优化。

Group By长尾

Group By Key 出现长尾的原因是因为某个Key内的计算量特别大。
解法 一：可对SQL进行改写，添加随机数，把长Key进行拆分。如SQL：

1. Select    Key,Count(*)  As  Cnt  From  TableName  Group  By  Key;

不考虑Combiner，M节点会Shuffle到R上，然后R再做Count操作。对应的执行计划是M->R
但是如果对长尾的Key再做一次工作再分配，就变成：

1. --    假设长尾的Key已经找到是KEY001


2. SELECT a.Key


3.     , SUM(a.Cnt) AS Cnt


4. FROM (


5.     SELECT Key


6.         , COUNT(*) AS Cnt


7.     FROM TableName


8.     GROUP BY Key,


9.         CASE


10.             WHEN Key = 'KEY001' THEN Hash(Random()) % 50


11.             ELSE 0


12.         END


13. ) a


14. GROUP BY a.Key;

可以看到，这次的执行计划变成了M->R->R。虽然执行的步骤变长了，但是长尾的Key经过了2个步骤的处理，整体的时间消耗可能反而有所减少。
注意，若数据的长尾并不严重，用这种方法人为地增加一次R的过程，最终的时间消耗可能反而更大。
解法二：使用通用的优化策略——系统参数，设置

1. set    odps.sql.groupby.skewindata=true。

但是通用性的优化策略无法针对具体的业务进行分析，得出的结果不总是最优的。开发人员可以根据实际的数据情况，用更加高效的方法来改写SQL。

Distinct长尾

可以看到，对于Distinct，上述Group By长尾“把长Key进行拆分”的策略已经不生效了。对这种场景，我们可以考虑其他方式解决。
解法：

1. --原始SQL,不考虑Uid为空


2. SELECT COUNT(uid) AS Pv


3.     , COUNT(DISTINCT uid) AS Uv


4. FROM UserLog;

可以改写成

1. SELECT SUM(PV) AS Pv


2.     , COUNT(*) AS UV


3. FROM (


4.     SELECT COUNT(*) AS Pv


5.         , uid


6.     FROM UserLog


7.     GROUP BY uid


8. ) a;

该解法是把Distinct改成了普通的Count，这样的计算压力不会落到同一个Reducer上。而且这样改写后，既能支持前面提到的Group By优化，系统又能做Combiner，性能会有较大的提升。

动态分区长尾

动态分区功能为了整理小文件，会在最后起一个Reduce，对数据进行整理，所以如果使用动态分区写入数据时若有倾斜，就会发生长尾。另外一般情况下滥用动态分区的功能也是产生这类长尾的一个常见原因。
解法：若写入的数据已经确定需要把数据写入某个具体分区，那可以在Insert的时候指定需要写入的分区，而不是使用动态分区。

通过Combiner解决长尾

对于MapRedcuce作业，使用Combiner是一种常见的长尾优化策略。在WordCount的例子里，就已经有提到这种做法。通过Combiner，减少MaperShuffle往Reducer的数据，可以大大减少网络传输的开销。对于MaxCompute SQL，这种优化会由系统自动完成。
需要注意的是，Combiner只是Map端的优化，需要保证是否执行Combiner的结果是一样的。以WordCount为例，传2个(KEY,1)和传1个(KEY,2)的结果是一样的。但是比如在做平均值的时候，就不能在Combiner里就把(KEY,1)和(KEY,2)合并成(KEY,1.5)。

通过系统优化解决长尾

针对长尾这种场景，除了前面提到的Local Combiner，MaxCompute系统本身还做了一些优化。比如在跑任务的时候，日志里突然打出这样的内容(+N backups部分)：

1. M1_Stg1_job0:0/521/521[100%]    M2_Stg1_job0:0/1/1[100%]    J9_1_2_Stg5_job0:0/523/523[100%]    J3_1_2_Stg1_job0:0/523/523[100%]    R6_3_9_Stg2_job0:1/1046/1047[100%]  


2. M1_Stg1_job0:0/521/521[100%]    M2_Stg1_job0:0/1/1[100%]    J9_1_2_Stg5_job0:0/523/523[100%]    J3_1_2_Stg1_job0:0/523/523[100%]    R6_3_9_Stg2_job0:1/1046/1047[100%]  


3. M1_Stg1_job0:0/521/521[100%]    M2_Stg1_job0:0/1/1[100%]    J9_1_2_Stg5_job0:0/523/523[100%]    J3_1_2_Stg1_job0:0/523/523[100%]    R6_3_9_Stg2_job0:1/1046/1047(+1    backups)[100%]  


4. M1_Stg1_job0:0/521/521[100%]    M2_Stg1_job0:0/1/1[100%]    J9_1_2_Stg5_job0:0/523/523[100%]    J3_1_2_Stg1_job0:0/523/523[100%]    R6_3_9_Stg2_job0:1/1046/1047(+1    backups)[100%]

可以看到1047个Reducer，有1046个已经完成了，但是最后一个一直没完成。系统识别出这种情况后，自动启动了一个新的Reducer，跑一样的数据，然后看两个哪个快，取快的数据归并到最后的结果集里。

通过业务优化解决长尾

虽然前面的优化策略有很多，但是实际上还是有限。有时候碰到长尾问题，还需要从业务角度上想想是否有更好的解决方法，比如：

• 实际数据可能包含非常多的噪音。如，需要根据访问者的ID进行计算，看每个用户的访问记录的行为。需要先去掉爬虫的数据（现在的爬虫已越来越难识别），否则爬虫数据很容易长尾计算的长尾。类似的情况还有根据xxid进行关联的时候，需要考虑这个关联字段是否存在为空的情况。


• 一些业务特殊情况，如，ISV的操作记录，在数据量、行为方式上都会和普通的个人会有很大的区别。那么可以考虑针对大客户，使用特殊的分析方式进行单独处理。


• 数据分布不均匀的情况下，不要使用常量字段做Distribute by字段来实现全排序。