数据倾斜在哪里产生的？
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
什么是数据倾斜？
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，导致某个task任务运行缓慢，其他task都运行速度很快，这个是时候就就发生了数据倾斜了。
在进行shuffle的时候，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
如何解决数据倾斜问题？
准备工作
1、定位到数据倾斜的代码
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，那些执行时间比其他长的太多的，我们就可以大概率推断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。
2、知道到底是哪个key数据量特别大导致的数据倾斜
使用采样算法
原理就是：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。
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。
正式解决
方案一：提高shuffle 的并行度
下游的task越多，分配到每个task的key就会相对更少，但这种方法只能说一定程度缓解数据倾斜问题，对于某一个数量特别大的key来说，效果也不是很好。
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。
方案三：将reduce join转整map join
这种方案有假定前提：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。
缺陷：如果两个rdd都很大，都超过10个G，那么这个方法就不合适了，因为数据量太大了，广播变量还是需要太大的消耗
方案四：采样倾斜key并分拆join操作
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。
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
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”
Spark和MapReduce解决数据倾斜的思路是一样的，而hive底层不是Spark和MapReduce，hive在解决数据倾斜时也就是解决Spark或者MapReduce的数据倾斜问题。