一、数据倾斜产生的原因

　　spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。

　　一般来说，发生数据倾斜是在程序进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的task来进行处理，此时如果某个key的数据量远远大于其他的key，则会发生数据倾斜；

　　在程序中定位数据倾斜的代码块：倾斜只会发生在shuffle的过程中，比如：distinct，reduceByKey，groupByKey，join，cogroup，repartition等算子；

　

二、Spark中数据倾斜的解决方案

　　1）上游预处理：一般我们处理的数据存在hive里面，对于存在热key可以在hive里面进行预处理，但这种方法仍然在hive里面会引起数据倾斜，请看hive中数据倾斜优化；

　　2）过滤导致倾斜的key：如果热key只是少数几个，对于计算本身没有影响的话，可以选择过滤掉该key；

　　3）提高shuffle的并行度：在使用shuffle算子时，可以增加算子的并行度，reduceByKey(200)， 200即为算子在执行时的reduce task的数量，在spark sql中可以设置参数：spark.sql.shuffle.partitions，改值默认是200；当然此方案只是能够缓解数据倾斜，但最终对于热key还是无法解决，热key仍然只会发送到一个task里面；

　　4）两阶段聚合：加盐，第一次局部聚合，给每个key打上一个随机数，对含有随机数key的数据进行reduceByKey操作，再将前缀随机数去掉，在进行全局聚合，这种方法只能用于聚合类算子；

　　5）map join

　　6）采样倾斜key并分拆join操作：sample算子