数据倾斜是分布式计算中常见的性能瓶颈问题，尤其在处理大规模数据时可能导致任务执行效率低下。以下是关键知识点👇
一、数据倾斜的定义
数据倾斜指某些分区的数据量远大于其他分区，导致计算资源分配不均。
二、常见原因
- 数据分布不均（如某一Key出现频次极高）
- 分区字段选择不当
- 数据源本身存在偏态分布
三、解决方案
- 重新分区
通过调整分区字段或使用自定义分区器（如RangePartitioner） - 广播变量
对小数据集使用broadcast优化Join操作 - 数据过滤
过滤掉异常数据或使用盐值分片（Salting）
四、优化技巧
- 使用
repartition或coalesce调整数据分布 - 结合
cache和persist优化高频数据访问 - 避免单个分区过大，可设置
spark.sql.shuffle.partitions参数
📌 如需进一步了解Spark优化策略，可访问 /zh/aks/spark 查看详细文档。