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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