数据倾斜七种解决方案：
1、Hive预处理
方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对 数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是 原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么 在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。
2、过滤掉少数导致倾斜的key
使用sample动态获取导致数据倾斜的key
方案实现思路：如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别 重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少数几个key。比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤 掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。如果需要每次作业执行时， 动态判定哪些key的数据量最多然后再进行过滤，那么可以使用sample算子对RDD进行采样，然后 计算出每个key的数量，取数据量最多的key过滤掉即可。
3、提高shuffle的并行度
1 task 5key 以前有一个task处理5个key
5 task 1key 现在5个task，每个处理一个key
方案实现思路：在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如 reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于 Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即 spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很 多场景来说都有点过小。
4、双重聚合
map
reduceByKey
map
reduceByKey
方案实现思路：这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key 都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着 对打上随机数后的数据，执行reduceByKey等聚合操作，进行局部聚合，那么局部聚合结果，就会 变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次 进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。
5、reduce join 改为 map join
使用broadcast+filter(map) 替代join
方案实现思路：不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作， 进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过 collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外一个RDD 执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每 一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式 连接起来。
6、如果join的两个RDD都非常大，分拆RDD+随机数+膨胀
方案实现思路：
– 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，然后统计一下每个 key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。
– 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。
– 接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜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。
– 再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，此时就可以将原先相同的key打 散成n份，分散到多个task中去进行join了。
– 而另外两个普通的RDD就照常join即可。
– 最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。
7、随机数+膨胀
方案实现思路：
– 该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成 数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。
– 然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
– 同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一 个0~n的前缀。
– 最后将两个处理后的RDD进行join即可。