一:Spark中发现数据倾斜时的现象:
- 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有10000个task，9997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。
- 原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。
二:数据倾斜发生的原理:
在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。==>因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
三:如何定位数据倾斜的代码:
数据倾斜只会发生在Shuffle过程中,常见的并且可能会出发shuffle操作的算子: distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、repartition等.出现数据倾斜时,很可能激素是代码中使用的这些算子中的某一个导致的.
定位:
如果是用yarn-client模式提交，那么本地是直接可以看到log的，可以在log中找到当前运行到了第几个stage；
如果是用yarn-cluster模式提交，则可以通过Spark Web UI(8088端口)来查看当前运行到了第几个stage。===Spark应用的运行时的端口号-4040端口
无论是使用yarn-client模式还是yarn-cluster模式，我们都可以在Spark Web UI上深入看一下当前这个stage各个task分配的数据量，从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜。
四:Spark数据倾斜的处理方案小结:
解决方案一:使用Hive ETL预处理:
场景:导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。
方法: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。
优点:实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。
缺点:治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。
方案实践经验:在一些Java/python系统与Spark结合
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使用的项目中，会出现Java/python代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。
解决方案二:过滤少数导致倾斜的key
场景:如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。
方法:如果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。===>即将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。
方案实践经验:有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后发现，是Hive表中的某一个key在那天数据异常，导致数据量暴增。因此就采取每次执行前先进行采样，计算出样本中数据量最大的几个key之后，直接在程序中将那些key给过滤掉。
解决方案三：提高shuffle操作的并行度
场景:须要对数据倾斜迎难而上，那么建议优先使用这种方案，因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。
方法: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。
优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。
缺点：只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，根据实践经验来看，其效果有限。
解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）--也叫随机Key实现双重聚合
场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。---针对的是偏聚合类算子导致的数据倾斜
方法：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)。===>即将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。
优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜，将Spark作业的性能提升数倍以上。
缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。
解决方案五:将reduce join转为map join--即broadcast广播变量的方式
场景：在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。--即针对于一个大表和一个小表join的操作
方法：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。---即小表广播到大表所在的Executor进行Map-join.
优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。
缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行广播，此时会比较消耗内存资源，driver和每个Executor内存中都会驻留一份小RDD的全量数据。如果我们广播出去的RDD数据比较大，比如10G以上，那么就可能发生内存溢出了。因此并不适合两个都是大表的情况。
解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作--即sample采用对倾斜key单独进行join
场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用广播变量的方法，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。
方法:对少数几个key数据量最大的RDD采样并给行最多的打上n以内的随机前缀,join的另一个RDD也过滤出这些key并每个都膨胀为n条打上0-n的前缀进行join,对于正常分布的也进行Join,最后再两遍union进行即可.
具体实现：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。
优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。
方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。
解决方案七：使用随机前缀和扩容RDD进行join
场景：如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义
方法：将有大量数据倾斜key的RDD,每条数据都打上100以内的随机前缀,将另一个key分布相对均匀的RDD膨胀100倍(扩容),两个处理后的RDD进行join即可
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。
方案实现原理：将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于，上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理，由于处理过程需要扩容RDD，因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大；而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况，没法将部分key拆分出来进行单独处理，因此只能对整个RDD进行数据扩容，对内存资源要求很高。
优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。
缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。
解决方案八：多种方案组合使用
如果要处理一个较为复杂的数据倾斜场景，那么可能需要将多种方案组合起来使用。比如说，我们针对出现了多个数据倾斜环节的Spark作业，可以先运用解决方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解；其次可以对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能；最后还可以针对不同的聚合或join操作，选择一种方案来优化其性能。