2020-05-14 09:11发布
1、隔离执行，将异常的key过滤出来单独处理，最后与正常数据的处理结果进行union操作。
2、对key先添加随机值，进行操作后，去掉随机值，再进行一次操作。
3、使用reduceByKey 代替 groupByKey
reduceByKey
groupByKey
4、使用map join。
2.过滤导致倾斜的key：如果在Spark 作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key 进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key 对应的数据，这样，在Spark 作业中就不会发生数据倾斜了。
3.提高shuffle 操作中的reduce 并行度 当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时， 可以考虑提高shuffle 过程中的reduce 端并行度， reduce 端并行度的提高就增加了reduce 端task的数量，那么每个task 分配到的数据量就会相应减少，由此缓解数据倾斜问题。
自己随意编写一份测试数据，所用的测试数据如下，需求是按照第一列的字母分组，然后按照第二列数据取出每一组内前N个数据，后面我分别列出了我使用的三种方案来实现该需求，不同方案在不同的场景下会有各自的优势 a 25b 36c 24d 45e 60a 33b 26c 47d 43e 62a...
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多数是版本不对、、、、、、引用错误，，，等
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1、隔离执行，将异常的key过滤出来单独处理，最后与正常数据的处理结果进行union操作。
2、对key先添加随机值，进行操作后，去掉随机值，再进行一次操作。
3、使用
reduceByKey代替groupByKey4、使用map join。
1. 避免shuffle 过程：为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle 过程，如果避免了shuffle 过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。
2.过滤导致倾斜的key：如果在Spark 作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key 进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key 对应的数据，这样，在Spark 作业中就不会发生数据倾斜了。
3.提高shuffle 操作中的reduce 并行度 当方案一和方案二对于数据倾斜的处理没有很好的效果时， 可以考虑提高shuffle 过程中的reduce 端并行度， reduce 端并行度的提高就增加了reduce 端task的数量，那么每个task 分配到的数据量就会相应减少，由此缓解数据倾斜问题。
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