Spark数据倾斜原因
1、数据倾斜只会发生在Shuffle过程，Shuffle时需将各节点的相同key的数据拉取到某节点上的一个task来处理，比如大部分key对应10条数据，小部分key对应10万条，那就会发生数据倾斜
2、shuffle并行度不够

解决办法
首先要定位问题，看数据倾斜发生在哪个Stage，这个可以查看日志或者web ui（8080端口），主要看最慢的Stage各task分配的数据量，然后根据Stage划分，推算发生数据倾斜的代码。（必然有Shuffle类算子 …bykey，join，distinct，repartition等）。
如果是代码的问题，可以对代码进行优化，比如用map join 代替reduce join，如果是聚合类算子,先局部聚合再全局聚合（对key加随机数前缀进行聚合，去掉前缀再聚合）。
如果是数据的问题，可以用filter过滤掉异常的key。
如果是并行度不够的问题，可以提高shuffle write和shuffle read的并行度。