为何会发生数据倾斜？
19世纪末意大利经济学家帕累托发现在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的，因此又称二八定律，又叫帕累托法则。
因此，正常的数据分布理论上来说都是会发生倾斜的，例如，在进行运维大数据分析时，80%的故障异常都是由20%的常见运维问题导致的，因此，会导致少数的问题有非常多的记录。
数据倾斜产生原因：
MapReduce模型中，数据倾斜问题是很常见的，因为同一个Key的Values，在进行groupByKey、countByKey、reduceByKey、join等操作时一定是分配到某一个节点上的一个Task中进行处理的，如果某个Key对应的数据量特别大的话，就会造成某个节点的堵塞甚至宕机的情况。在并行计算的作业中，整个作业的进度是由运行时间最长的那个Task决定的，在出现数据倾斜时，整个作业的运行将会非常缓慢，甚至会发生OOM异常。
解决方案
一、使用Hive ETL(提取、转换和加载) 预处理数据
Spark作业数据通常来源于Hive中，如果发生倾斜的数据来源于Hive表，可以通过Hive来进行数据预处理。直接通过Hive ETL，对数据预先进行聚合或join等操作，直接生成结果数据表，这样在Spark作业中针对的数据源就是预处理过后的Hive表，就不需要再去执行Shuffle类的算子了，从根源上解决了数据倾斜。
但是，因为数据本身就存在着分布不均的问题，所以在Hive ETL进行数据处理时，还是会发生数据倾斜，作业速度变慢的问题，这种解决方案只是避免的Spark作业时的数据倾斜问题。
二、提高Reduce任务的并行度
将Reduce Task的数量变多，就可以让每个Reduce Task分配到更少的数据量，这样可以缓解数据倾斜的问题。
在调用groupByKey、countByKey、reduceByKey时，传入Reduce端的并行度参数，这样在进行Shuffle操作时，会创建指定的Reduce Task，可以让每个Reduce Task分配到更少量的数据，避免了Spark作业时OOM的情况。
三、使用随机Key进行分步聚合
在groupByKey、reduceByKey操作时，第一次聚合的时候，对Key加一个随机前缀，例如10以内的随机数，将Key进行打散操作，将Key分为多组后，先进行局部聚合，在第二次聚合的时候，去除掉每个Key的前缀，再所有Key进行全局的聚合。
四、使用广播数据避免Reduce操作
当两个RDD要进行join操作时，其中一个RDD是比较小的，将较小的那个RDD进行Broadcast操作后，不使用join进行两个RDD的连接，因为普通的join操作是会触发Shuffle过程的，一旦触发Shuffle会将相同Key的数据都拉取到同一个Task中进行处理，而使用map join从广播变量中获取较小的RDD中的数据进行连接操作，不会触发Shuffle，避免了数据倾斜的发生。
但是，如果两个RDD都比较大，将其中一个RDD的数据进行Broadcast后，数据将会在每个Executor的Block Manger中都驻留一份，很有可能导致内存溢出，程序崩溃。
五、将发生数据倾斜的key单独进行join
首先通过Spark中的sample算子对数据进行随机抽样，然后对抽样出的数据中Key出现的次数进行排序，这样就可以找到导致数据倾斜的一个或多个Key，然后对数据进行Filter操作，可以将产生数据倾斜的Key和普通Key的数据分离，生成两个RDD。
对于可能产生数据倾斜的RDD，给每条数据都打上随机数进行打散操作后，再去进行join，然后去除前缀后再跟普通RDD进行join后的结果，进行union操作。
这种方案只需要针对数据中有少量导致数据倾斜的Key，如果导致数据倾斜的Key特别多，则不适用。
六、使用随机数和扩容表进行join
若在join操作时，RDD中有大量的Key导致了数据倾斜，可以考虑选择一个RDD进行扩容，将每条数据映射为多条数据，每条数据都带有0~n的前缀。另一个RDD的每条数据都打上一个n以内的随机值前缀。然后，将两个RDD进行join操作后，再去掉前缀。
此方案与方案五的区别在于，当有大量导致数据倾斜Key的情况时，没法将部分Key拆分出来单独处理，因此只能对整个RDD 进行数据扩容，对资源要求很高。
总结
方案1使用Hive进行数据预处理，适用于对Spark作业执行性能要求较高的场景，将数据倾斜在Hive ETL中解决，只有在Hive ETL周期性处理数据时作业速度较慢，其余的每次Spark作业速度都将很快；
方案2提高Reduce任务的并行度，指标不治本，因为，没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题，只是缓解了执行Reduce Task时的压力；
方案3使用随机Key进行分步聚合，适用于groupByKey、reduceByKey等聚合类的操作；
方案4、5、6都是针对于join操作时发生的数据倾斜，方案4使用广播数据避免Reduce操作适用于其中一个RDD是比较小的情况，方案5将发生数据倾斜的key单独进行join适用于少量数据倾斜是由少量的Key导致的，方案6使用随机数和扩容表进行join对资源要求很高，适用于大量的Key导致了数据倾斜。