出现数据倾斜的六种情况

• 1、shuffle的时候，如果这个产生shuffle的字段为空，会出现数据倾斜
• 2、key有很多，分区数设置的过少，导致很多key聚集在一个分区出现数据倾斜
• 3、当某一个表中某一个key数据特别多，然后使用group by 就会出现数据倾斜
• 4、大表 join 小表 ,这两个表中某一个表有某一个key或者某几个key数据比较多，会出现数据倾斜
• 5、大表 join 大表，其中某一个表分布比较均匀，另一个表存在某一个或者某几个key数据特别多，也会出现数据倾斜
• 6、大表 join 大表，其中某一个表分布比较均匀，另一个表存在很多key数据特别多,也会出现数据倾斜

空值造成的数据倾斜解决代码

class DataProcess extends Serializable{
	 val spark = SparkSession
    	.builder()
    	.config("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10485760")
    	.master("local[4]")
    	.appName("dataprocess").getOrCreate()

  	import spark.implicits._
  	/**
    	* 1、shuffle的时候，如果这个产生shuffle的字段为空，会出现数据倾斜
    	*   解决方案：
    	*      将空字段进过滤
    */
  	@Test
  	def solution1(): Unit ={
		spark.sparkContext.parallelize(Seq[(Int,String,Int,String)](
      		(1,"aa",20,""),
      		(2,"bb",20,""),
      		(3,"vv",20,""),
      		(4,"dd",20,""),
      		(5,"ee",20,""),
      		(6,"ss",20,""),
      		(7,"uu",20,""),
      		(8,"qq",20,""),
      		(9,"ww",20,""),
      		(10,"rr",20,""),
      		(11,"tt",20,""),
      		(12,"xx",20,"class_02"),
      		(13,"kk",20,"class_03"),
      		(14,"oo",20,"class_01"),
      		(15,"pp",20,"class_01")
    	)).toDF("id","name","age","clazzId")
      		.filter("clazzId is not null and clazzId!=''")
      		.createOrReplaceTempView("student")

    spark.sparkContext.parallelize(Seq[(String,String)](
      ("class_01","java"),
      ("class_02","python"),
      ("class_03","大数据")
    )).toDF("id","name")
        .createOrReplaceTempView("class_info")

    spark.sql(
      """
        |select s.id,s.name,s.age,c.name
        | from student s left join class_info c
        | on s.clazzId = c.id
      """.stripMargin)
  }
}

相同key数据过多造成的数据倾斜解决代码

**方案适用场景：**对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。

**方案实现思路：**这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello,