一、数据倾斜是个什么鬼
搞大数据的朋友们肯定都遇到过这种情况：任务跑着跑着突然卡住了，一看监控发现某个节点CPU飙到100%，其他节点却在摸鱼。这就是典型的数据倾斜现象，就像春运时的北京西站，所有人都挤在一个检票口，其他检票口却空荡荡的。
数据倾斜的本质是数据分布不均匀。举个例子，假设我们要统计微博热搜词频，结果发现90%的微博都带着"娱乐圈"这个标签，那处理这个标签的节点就会累成狗。我在某电商公司就遇到过真实案例：分析用户购买记录时，某个"爆款商品"的订单量是其他商品的1000倍，直接导致Spark作业崩溃。
二、数据倾斜的常见场景
2.1 Join操作倾斜
当大表和小表关联时，如果关联键分布不均就会出问题。比如用户行为日志join用户信息表，某些"网红用户"的日志量特别大。
# PySpark示例：问题代码
df_big.join(df_small, "user_id") # 如果某些user_id特别多就会倾斜
2.2 GroupBy聚合倾斜
统计类操作最容易中招。比如统计每个商品的销售总额，某几个爆款商品的数据量会特别大。
// Flink示例：危险操作
dataStream.keyBy("productId").sum("amount");
2.3 数据源本身倾斜
有些数据天生就不均匀。比如IoT设备数据，某些高频率采集的设备会产生更多数据。
三、硬核解决方案大全
3.1 预处理大法好
3.1.1 过滤异常值
有些数据本身就是异常，比如爬虫日志、测试数据。可以先过滤掉。
// Spark示例：过滤异常用户
val cleanData = rawData.filter(!_.userId.startsWith("test_"))
3.1.2 加盐分片
把热点数据打散。比如给热点用户ID加上随机后缀。
# PySpark加盐示例
from pyspark.sql.functions import rand
df = df.withColumn("salted_key",
concat(col("user_id"), lit("_"), (rand()*10).cast("int")))
3.2 执行时优化
3.2.1 调整并行度
增加reduce任务数，让热点数据分散到更多节点。
-- Hive设置
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
3.2.2 两阶段聚合
先局部聚合再全局聚合，避免单个节点处理太多数据。
// Flink两阶段聚合
dataStream.keyBy("productId")
.reduce(new LocalAggregator())
.keyBy("productId")
.reduce(new GlobalAggregator());
3.3 特殊场景处理
3.3.1 倾斜Join优化
Spark的广播join是个好东西，但要注意广播表不能太大。
// Spark广播join
val broadcastSmall = spark.sparkContext.broadcast(smallDF.collect())
bigDF.mapPartitions { iter =>
val smallMap = broadcastSmall.value.toMap
// 处理join逻辑
}
3.3.2 采样预估
先采样分析数据分布，再针对性优化。
# PySpark采样分析
skew_keys = df.sample(0.1).groupBy("key").count().orderBy("count", ascending=False)
四、实战经验分享
去年处理过一个经典案例：某电商大促期间要实时统计商品点击量。最初方案直接按商品ID分组，结果某爆款商品导致单个节点OOM。最终解决方案是：
- 前端埋点时对热点商品ID自动加盐（0_xxx, 1_xxx...）
- Flink作业先按加盐ID局部聚合
- 第二阶段去掉盐值做最终聚合
- 设置合理的state TTL防止状态膨胀
// Flink最终解决方案关键代码
dataStream.map(new SaltMapper()) // 加盐
.keyBy("saltedId")
.aggregate(new LocalAggFunc())
.keyBy("realId")
.aggregate(new GlobalAggFunc());
五、技术选型建议
不同框架对数据倾斜的支持程度不同：
- Spark：生态完善，解决方案多
- Flink：状态管理更精细，适合实时场景
- MapReduce：老古董了，能不用就不用
实时数仓场景建议优先考虑Flink，它的KeyGroup机制能更好地处理倾斜。批处理场景Spark更成熟，特别是DataFrame API提供了很多内置优化。
六、避坑指南
- 不要过度优化：有些倾斜不影响整体性能就别折腾
- 监控很重要：配置好指标告警，比如单个任务处理记录数
- 资源分配：倾斜节点适当多给点内存
- 测试验证：用生产数据样本做压力测试
有个血泪教训：某同事为了处理倾斜把盐值设得太大，导致shuffle数据暴涨，作业反而更慢了。所以任何优化都要实测验证！
七、未来展望
随着技术的发展，新一代计算框架正在原生支持更好的倾斜处理。比如Flink的Adaptive Batch Scheduler就能自动检测并处理倾斜。Serverless架构下，动态扩缩容也能缓解倾斜问题。不过只要数据存在不均衡，这个问题就会一直存在，关键是要掌握识别和处理的套路。
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