1、数据倾斜的原理
2、数据倾斜的现象
3、数据倾斜的产生原因与定位
在执行shuffle操作的时候，大家都知道，我们之前讲解过shuffle的原理。
是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。 同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。 多个key对应的values，总共是90万。
但是问题是，可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。 另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个key，对应的1万条数据。
想象一下，出现数据倾斜以后的运行的情况。很糟糕！极其糟糕！无比糟糕！
第一个和第二个task，各分配到了1万数据；那么可能1万条数据，需要10分钟计算完毕；第一个和第二个task，可能同时在10分钟内都运行完了；第三个task要88万条，88 * 10 = 880分钟 = 14.5个小时；
大家看看，本来另外两个task很快就运行完毕了（10分钟），但是由于一个拖后腿的家伙，第三个task，要14.5个小时才能运行完，就导致整个spark作业，也得14.5个小时才能运行完。
导致spark作业，跑的特别特别特别特别慢！！！像老牛拉破车！ 数据倾斜，一旦出现，是不是性能杀手。。。。
发生数据倾斜以后的现象：
spark数据倾斜，有两种表现：
1、你的大部分的task，都执行的特别特别快，刷刷刷，就执行完了（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器主要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log），task175 finished；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；最后发现1000个task，998，999 task，要执行1个小时，2个小时才能执行完一个task。 出现数据倾斜了 还算好的，因为虽然老牛拉破车一样，非常慢，但是至少还能跑。
2、运行的时候，其他task都刷刷刷执行完了，也没什么特别的问题；但是有的task，就是会突然间，啪，报了一个OOM，JVM Out Of Memory，内存溢出了，task failed，task lost，resubmitting task。反复执行几次都到了某个task就是跑不通，最后就挂掉。 某个task就直接OOM，那么基本上也是因为数据倾斜了，task分配的数量实在是太大了！！！所以内存放不下，然后你的task每处理一条数据，还要创建大量的对象。内存爆掉了。 出现数据倾斜了 这种就不太好了，因为你的程序如果不去解决数据倾斜的问题，压根儿就跑不出来。 作业都跑不完，还谈什么性能调优这些东西。扯淡。。。
定位原因与出现问题的位置:
根据log去定位 出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。
1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join
2、看log log一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常；或者呢，看log，看看是执行到了第几个stage！！！ 我们这里不会去剖析stage的划分算法，spark代码，是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage，task特别慢，就能够自己用肉眼去对你的spark代码进行stage的划分，就能够通过stage定位到你的代码，哪里发生了数据倾斜 去找找，代码那个地方，是哪个shuffle操作。
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数据倾斜的解决，跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。 性能调优，跟大家讲过一个道理，“重剑无锋”。性能调优，调了半天，最有效，最直接，最简单的方式，就是加资源，加并行度，注意RDD架构（复用同一个RDD，加上cache缓存）；shuffle、jvm等，次要的。 数据倾斜，解决方案，第一个方案和第二个方案，一起来讲。最朴素、最简谱、最直接、最有效、最简单的，解决数据倾斜问题的方案。 第一个方案：聚合源数据 第二个方案：过滤导致倾斜的key 重剑无锋。后面的五个方案，尤其是最后4个方案，都是那种特别炫酷的方案。双重group聚合方案；sample抽样分解聚合方案；如果碰到了数据倾斜的问题。上来就先考虑考虑第一个和第二个方案，能不能做，如果能做的话，后面的5个方案，都不用去搞了。 有效。简单。直接。效果是非常之好的。彻底根除了数据倾斜的问题。
第一个方案：聚合源数据 咱们现在，做一些聚合的操作，groupByKey、reduceByKey；groupByKey，说白了，就是拿到每个key对应的values；reduceByKey，说白了，就是对每个key对应的values执行一定的计算。 现在这些操作，比如groupByKey和reduceByKey，包括之前说的join。都是在spark作业中执行的。 spark作业的数据来源，通常是哪里呢？90%的情况下，数据来源都是hive表（hdfs，大数据分布式存储系统）。hdfs上存储的大数据。hive表，hive表中的数据，通常是怎么出来的呢？有了spark以后，hive比较适合做什么事情？hive就是适合做离线的，晚上凌晨跑的，ETL（extract transform load，数据的采集、清洗、导入），hive sql，去做这些事情，从而去形成一个完整的hive中的数据仓库；说白了，数据仓库，就是一堆表。 spark作业的源表，hive表，其实通常情况下来说，也是通过某些hive etl生成的。hive etl可能是晚上凌晨在那儿跑。今天跑昨天的数九。 数据倾斜，某个key对应的80万数据，某些key对应几百条，某些key对应几十条；现在，咱们直接在生成hive表的hive etl中，对数据进行聚合。比如按key来分组，将key对应的所有的values，全部用一种特殊的格式，拼接到一个字符串里面去，比如“key=sessionid, value: action_seq=1|user_id=1|search_keyword=火锅|category_id=001;action_seq=2|user_id=1|search_keyword=涮肉|category_id=001”。
对key进行group，在spark中，拿到key=sessionid，values<Iterable>；hive etl中，直接对key进行了聚合。那么也就意味着，每个key就只对应一条数据。在spark中，就不需要再去执行groupByKey+map这种操作了。直接对每个key对应的values字符串，map操作，进行你需要的操作即可。key,values串。 spark中，可能对这个操作，就不需要执行shffule操作了，也就根本不可能导致数据倾斜。 或者是，对每个key在hive etl中进行聚合，对所有values聚合一下，不一定是拼接起来，可能是直接进行计算。reduceByKey，计算函数，应用在hive etl中，每个key的values。
聚合源数据方案，第二种做法 你可能没有办法对每个key，就聚合出来一条数据； 那么也可以做一个妥协；对每个key对应的数据，10万条；有好几个粒度，比如10万条里面包含了几个城市、几天、几个地区的数据，现在放粗粒度；直接就按照城市粒度，做一下聚合，几个城市，几天、几个地区粒度的数据，都给聚合起来。比如说 city_id date area_id select ... from ... group by city_id 尽量去聚合，减少每个key对应的数量，也许聚合到比较粗的粒度之后，原先有10万数据量的key，现在只有1万数据量。减轻数据倾斜的现象和问题。
上面讲的第一种方案，其实这里没法讲的太具体和仔细；只能给一个思路。但是我觉得，思路已经讲的非常清晰了；一般来说，大家只要有一些大数据（hive）。经验，我觉得都是可以理解的。 具体怎么去在hive etl中聚合和操作，就得根据你碰到数据倾斜问题的时候，你的spark作业的源hive表的具体情况，具体需求，具体功能，具体分析。
对于我们的程序来说，完全可以将aggregateBySession()这一步操作，放在一个hive etl中来做，形成一个新的表。对每天的用户访问行为数据，都按session粒度进行聚合，写一个hive sql。 在spark程序中，就不要去做groupByKey+mapToPair这种算子了。直接从当天的session聚合表中，用Spark SQL查询出来对应的数据，即可。这个RDD在后面就可以使用了。
第二个方案：过滤导致倾斜的key 如果你能够接受某些数据，在spark作业中直接就摒弃掉，不使用。比如说，总共有100万个key。只有2个key，是数据量达到10万的。其他所有的key，对应的数量都是几十。 这个时候，你自己可以去取舍，如果业务和需求可以理解和接受的话，在你从hive表查询源数据的时候，直接在sql中用where条件，过滤掉某几个key。 那么这几个原先有大量数据，会导致数据倾斜的key，被过滤掉之后，那么在你的spark作业中，自然就不会发生数据倾斜了。