1、数据倾斜的原理
2、数据倾斜的现象
3、数据倾斜的产生原因与定位
在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。
是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。 同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。 多个key对应的values，总共是90万。
但是问题是，可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。 另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个key，对应的1万条数据。
想象一下，出现数据倾斜以后的运行的情况。很糟糕！极其糟糕！无比糟糕！
第一个和第二个task，各分配到了1万数据；那么可能1万条数据，需要10分钟计算完毕；第一个和第二个task，可能同时在10分钟内都运行完了；第三个task要88万条，88 * 10 = 880分钟 = 14.5个小时；
大家看看，本来另外两个task很快就运行完毕了（10分钟），但是由于一个拖后腿的家伙，第三个task，要14.5个小时才能运行完，就导致整个spark作业，也得14.5个小时才能运行完。
导致spark作业，跑的特别特别特别特别慢！！！像老牛拉破车！ 数据倾斜，一旦出现，是不是性能杀手。。。。
发生数据倾斜以后的现象：
spark数据倾斜，有两种表现：
1、你的大部分的task，都执行的特别特别快，刷刷刷，就执行完了（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器主要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log），task175 finished；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；最后发现1000个task，998，999 task，要执行1个小时，2个小时才能执行完一个task。 出现数据倾斜了 还算好的，因为虽然老牛拉破车一样，非常慢，但是至少还能跑。
2、运行的时候，其他task都刷刷刷执行完了，也没什么特别的问题；但是有的task，就是会突然间，啪，报了一个OOM，JVM Out Of Memory，内存溢出了，task failed，task lost，resubmitting task。反复执行几次都到了某个task就是跑不通，最后就挂掉。 某个task就直接OOM，那么基本上也是因为数据倾斜了，task分配的数量实在是太大了！！！所以内存放不下，然后你的task每处理一条数据，还要创建大量的对象。内存爆掉了。 出现数据倾斜了 这种就不太好了，因为你的程序如果不去解决数据倾斜的问题，压根儿就跑不出来。 作业都跑不完，还谈什么性能调优这些东西。扯淡。。。
定位原因与出现问题的位置:
根据log去定位 出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。
1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join
2、看log log一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常；或者呢，看log，看看是执行到了第几个stage！！！ 我们这里不会去剖析stage的划分算法，spark代码，是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage，task特别慢，就能够自己用肉眼去对你的spark代码进行stage的划分，就能够通过stage定位到你的代码，哪里发生了数据倾斜 去找找，代码那个地方，是哪个shuffle操作。