Spark数据倾斜深度解析与实战解决方案
一、数据倾斜的本质与影响
数据倾斜是分布式计算中因数据分布不均导致的性能瓶颈现象。当某些Key对应的数据量远超其他Key时，这些"热点Key"所在的Task会消耗80%以上的计算时间，成为整个作业的木桶短板。具体表现为：
- Task执行时间差异：90%的Task在1分钟内完成，剩余10%耗时超过1小时
- 资源利用失衡：部分Executor内存溢出(OOM)而其他节点资源闲置
- Shuffle过程异常：在reduceByKey、join等Shuffle操作后出现Stage卡顿
二、数据倾斜核心解决方案
1. 数据预处理优化
(1) 源头治理
在Hive等数据源层面对倾斜Key进行预处理：
- 预聚合处理：对高频Key提前做sum/max等计算，减少下游处理压力
- 粒度拆分：将大Key拆分为子Key（如
user_123拆分为user_123_1~user_123_10）
(2) 过滤倾斜Key
对于非关键倾斜数据可直接过滤：
val skewedKeys = List("hot_key1", "hot_key2")
val cleanRDD = originRDD.filter{
case (k,v) => !skewedKeys.contains(k)}
2. Shuffle过程优化
(1) 双重聚合（两阶段聚合）
通过添加随机前缀实现数据分散：
// 第一阶段：添加随机前缀局部聚合
val randomRDD = originRDD.map(k => (s"${
Random.nextInt(10