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原创 Spark中有哪些情况会导致数据倾斜？在不同的数据倾斜问题中处理方法分别是什么？

在Spark中，数据倾斜是指数据不是均匀分布到各个分区中，导致某些分区的任务处理时间远大于其他分区，从而成为整个作业的瓶颈。1. 键值对数据倾斜：当一个键对应的值特别多，而这个键的分布又不均匀时，会导致这个键所在的分区任务处理时间长。4. shuffle数据倾斜：在shuffle阶段，如果不同分区的数据量差异很大，也会导致数据倾斜。自定义分区函数：通过自定义分区函数，使得相同类型的数据尽可能分布在同一个分区中，减少数据倾斜。采样分析：对shuffle后的数据进行采样，分析哪些键造成了数据倾斜。