定义与表现
在Spark分布式计算环境中， 数据倾斜 是一个常见且棘手的问题。它指的是在并行处理过程中，部分任务承担了不成比例的大量工作负载，导致整体计算效率大幅下降。这种现象最典型的表现在于：
- 执行时间差异巨大 ：大多数任务快速完成，而少数任务却进展缓慢。
- 内存溢出 ：某些任务因处理过多数据而导致内存不足。
数据倾斜不仅影响计算效率，还可能导致任务失败，严重影响Spark应用的整体性能和可靠性。识别这些表现对于及时发现和解决数据倾斜问题至关重要。
产生原因
在探讨Spark数据倾斜问题时，了解其产生的根本原因是至关重要的。数据倾斜并非偶然现象，而是由多种因素共同作用的结果。本节将深入分析导致数据倾斜的主要原因，为后续的优化策略奠定基础。
数据倾斜主要源于两个方面：数据本身的特性和Spark的处理机制。
数据本身的特性
- 键值分布不均衡
本文转载自: https://blog.csdn.net/linweidong/article/details/143196368
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