造成数据倾斜的原因以及解决方案
一、造成数据倾斜的原因
1、数据分布不均匀
某些键值或者分区的数据量远大于其他，导致部分节点负载过重。
2、热点Key集中
某些Key被频繁访问或计算，导致对应的计算节点压力过大。
3、Hash算法不合理
Hash函数分布不均匀，使部分槽位集中过多数据。
4、业务逻辑导致
比如Join时某一方数据过于集中，造成单点处理压力。
5、数据倾斜导致资源竞争
导致内存溢出、网络拥堵或任务长时间阻塞。
二、解决方案
1、调整数据分区策略
2、根据数据实际分布设计合理的分区键，避免热点。
3、使用随机前缀打散数据
4、给热点Key加随机前缀，均匀分布后再聚合。
5、采用广播Join替代Shuffle Join
6、小表广播到各节点，避免大表倾斜。
7、合并小分区，避免过多小文件
8、减少资源消耗。
9、增加计算资源，扩容节点
10、通过提升并行度降低单节点压力。
11、使用自定义Hash算法或一致性Hash
12、保证数据均匀分布，减少倾斜。
13、过滤无效或重复数据
14、减少数据量。
15、监控和诊断
16、定期监控数据分布和任务执行情况，及时优化。
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