前言
本文是介绍的是开发spark极其核心的地方，可以说懂得解决spark数据倾斜是区分一个spark工程师是否足够专业的标准，在面试中以及实际开发中，几乎天天面临的都是这个问题。
原理以及现象
先来解释一下，出现什么现象的时候我们认定他为数据倾斜，以及他数据倾斜发生的原理是什么？
比如一个spark任务中，绝多数task任务运行速度很快，但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢，慢慢的可能就接着报内存溢出的问题了，那么这个时候我们就可以认定他是数据倾斜了。
接下来说一下发生数据倾斜的底层理论，其实可以非常肯定的说，数据倾斜就是发生在shuffle类的算子中，在进行shuffle的时候，必须将各个节点的相同的key拉到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合和join操作等，这个时候其中某一个key数量量特别大，于是就发生了数据倾斜了。
数据倾斜示意图
分组聚合
分组聚合逻辑中，需要把相同key的数据发往下游同一个task，如果某个或某几个key的数量特别大，则会导致下游的某个或某几个task所要处理的数据量特别大，也就是要处理的任务负载特别大
JOIN计算
join计算中，A表和B表中相同key的数据，需要发往下游同一个task，如果A表中或B表中，某个key或某几个key的数量特别大，则会导致下游的某个或某几个task所要处理的数据量特别大，也就是要处理的任务负载特别大
定位数据倾斜的代码
上面我们知道了数据倾斜的底层原理，那么就好定位代码了，所以我就可以改写这段代码，让spark任务来正常运行了。
我们知道了导致数据倾斜的问题就是shuffle算子，所以我们先去找到代码中的shuffle的算子，比如distinct、groupBYkey、reduceBykey、aggergateBykey、join、cogroup、repartition等，那么问题一定就出现在这里。
找到shuffle类的算子之后，我们知道一个application分为job，那么一个job又划分为多个stage，stage的划分就是根据shuffle类的算子，也可以说是宽依赖来划分的，所以这个时候我们在spark UI界面上点击查看stage，如下图：
可以看到94这一行和91这一行，执行时间明显比其他的执行时间要长太多了，我们就可以肯定一定是这里发生了数据倾斜，然后我们就找到了发生数据倾斜的stage了，然后根据stage划分原理，我们就可以推算出来发生倾斜的那个stage对应的代码中的哪一部分了。
这个时候我们找到了数据倾斜发生的地方了，但是我们还需要知道到底是哪个key数据量特别大导致的数据倾斜，于是接下来来聊一聊这个问题。
找到这个key的算法，我们可以使用采样的方式，对，就是当初虐了我们千百遍的概率论与数理统计的课上讲的采样算法。
代码如下：
val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)
val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()
sampledWordCounts.foreach(println(_))现在我来简单说一下他的原理，他就是从所有key中，把其中每一个key随机取出来一部分，然后进行一个百分比的推算，学过采样算法的都知道，这是用局部取推算整体，虽然有点不准确，但是在整体概率上来说，我们只需要大概之久可以定位那个最多的key了。
解决数据倾斜的方案
上面我们聊了数据倾斜发生的原理以及如何定位是哪个key发生了数据倾斜，这个时候我们就开始着手解决这个问题了，我把分为七中解决方案，每个方案都有对应的情况，读者可以针对自己的情况来灵活运用。
解决方案一： 提高shuffle 的并行度。
他的原理很简单，我们知道在rduceBykey中有一个shuffle read task的值默认为200，也就是说用两百个task来处理任务，对于我们一个很大的集群来说，每个task的任务中需要处理的key也是比较多的，这个时候我们把这个数量给提高以爱，比如我么设置reduceBYkey（1000），这个时候task的数量就多了，然后分配到每个task中的key就少了，于是说并行度就提高了。但是总体来说，这种解决办法对于某一个数量特别大的key来说效果甚为，只能说key多的时候，我们可以有一定的程度上环境数据倾斜的问题，所以这种方法也不是我们要找到的最好的办法，他也是有一定的局限性。
任重而道远，我们还需要继续寻找。
解决方案二：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）
用这个方法就可以解决大部分聚合运算场景的数据倾斜。
假如我们有一个rdd，他的其中某一个key数量比较大，我们要进行shuffle的时候，速度比较慢。
比如这个key就是hello，他的条数已经有1万条。
单一的进行shuffle肯定是耗时非常长。所以我们给他打上10以内的随机前缀，例如下面这种形式。
0_hello,1
1_hello,1
2_hello,1
3_hello,1
0_hello,1
2_hello,1
3_hello,1
.....然后这个时候进行局部的预聚合，比如reduceBykey，于是经过局部的聚合后，我们得到了下面这种
0_hello,3000
1_hello,2000
2_hello,2500
3_hello,2500 然后在去掉之前加的随机前缀，在进行聚合，reduceBykey
hello,10000于是通过这种把key进行拆分的方式，我们把key分配给了一些task去执行任务，经过实验数据表明，这种方法可以提高数倍效率，不知道您看明白了没？
这里我给出具体的一些代码，可以参考：
object WordCountAggTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val array = Array("you you","you you","you you",
"you you",
"you you",
"you you",
"you you",
"jump jump")
val rdd = sc.parallelize(array,8)
rdd.flatMap( line => line.split(" "))
.map(word =>{
val prefix = (new util.Random).nextInt(3)
(prefix+"_"+word,1)
}).reduceByKey(_+_)
.map( wc =>{
val newWord=wc._1.split("_")(1)
val count=wc._2
(newWord,count)
}).reduceByKey(_+_)
.foreach( wc =>{
println("单词："+wc._1 + " 次数："+wc._2)
})
}
}当然了，这种方法也是有局限性的，他适用于聚合类的shuffle操作，如果对于join操作，还是不行的，所以我们接着探究更深入的方法。
解决方案三：将reduce join转整map join
这种方法是有假定的前提的条件的，比如有两个rdd进行join操作，其中一个rdd的数据量不是很大，比如低于1个G的情况。
具体操作是就是选择两个rdd中那个比较数据量小的，然后我们把它拉到driver端，再然后通过广播变量的方式给他广播出去，这个时候再进行join 的话，因为数据都是在同一Executor中，所以shuffle 中不会有数据的传输，也就避免了数据倾斜，所以这种方式很好。
给出参考代码：
object MapJoinTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val lista=Array(
Tuple2("001","令狐冲"),
Tuple2("002","任盈盈")
)
//数据量小一点
val listb=Array(
Tuple2("001","一班"),
Tuple2("002","二班")
)
val listaRDD = sc.parallelize(lista)
val listbRDD = sc.parallelize(listb)
//val result: RDD[(String, (String, String))] = listaRDD.join(listbRDD)
//设置广播变量
val listbBoradcast = sc.broadcast(listbRDD.collect())
listaRDD.map( tuple =>{
val key = tuple._1
val name = tuple._2
val map = listbBoradcast.value.toMap
val className = map.get(key)
(key,(name,className))
}).foreach( tuple =>{
println("班级号"+tuple._1 + " 姓名："+tuple._2._1 + " 班级名："+tuple._2._2.get)
})
}
}当然了，这种方法也是有缺陷的，比如两个rdd都非常大，比如超过了10个G，这个时候我们就不能用这种方法了，因为数据量太大了，广播变量还是需要太大的消耗，我们还需要继续探索更深层次的解决办法。于是就有下面这种不可思议的解决办法。
解决方案四：采样倾斜key并分拆join操作
注意：再讲解本方法之前，我还需要说明一点，如果您没看懂就多看一次，因为这种法方法太不可思议了，真的要明白还是需要一点想想力的，我尽量把它表达的明白些。
在方法五中，我们通过广播的方式可以解决大小表join（小表低于5G以下）的操作，但是这个方法是解决超过10个G以上两个大表JOIN，比如50个G的数据都可以。
实现思路：
1.对包含少数几个数据量过大的key的那个Rdd，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计以下每个key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。
2.然后将这几个key对应的数据从原来的rdd中拆分出来，形成一个单独的rdd，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀，而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个rdd。
3.接着将需要join的另外一个rdd，也过滤出来那几个倾斜的key对应的数据并形成一个单独的rdd，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0～n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个rdd。
4.再将附加了随机前缀的独立rdd与另外一个膨胀n倍的独立rdd进行join，此时就可以将原先相同的key打算成n份，分散到多个task中去进行join了。
5.而另外两个普通的rdd就照常join即可。
6.最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终join结果。
不知道您看懂了没有？确实比较复杂，所以，我体贴地给你画了个图，你仔细品，没品出来找涛哥
总结
数据倾斜是在shuffle中产生的，shuffle过程中造成了下游task的数据任务不均衡
数据倾斜常见的场景就是那些需要shuffle的场景，比如reduce，reducebykey，join，groupbykey…..
对于数据倾斜的通用做法是，增大shuffle的并行度，即增加下游task数量，此法不一定能解决，什么情况可以解决，什么情况不可以解决？细品，没品出来找涛哥
上面通用做法解决不了的时候，下面的做法就很牛逼了
1，对于聚合运算场景，那就分两阶段聚合
2，对于join场景，如果是大小表，则使用map端join思想；如果两表都很大，则仔细回到前文品“分拆join大法”
只要灵活运用上述思想，基本上能解决任何数据倾斜场景。文中代码示例是用spark，但是对于mapreduce，也是一样的思想；而至于hive，不用单独讨论，因为hive底层要么就是mapreduce，要么就是spark