本文主要是介绍Spark学习之路 （九）SparkCore的调优之数据倾斜调优，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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目录
调优概述
数据倾斜发生时的现象
数据倾斜发生的原理
如何定位导致数据倾斜的代码
某个task执行特别慢的情况
某个task莫名其妙内存溢出的情况
查看导致数据倾斜的key的数据分布情况
数据倾斜的解决方案
解决方案一：使用Hive ETL预处理数据
解决方案二：过滤少数导致倾斜的key
解决方案三：提高shuffle操作的并行度
解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）
解决方案五：将reduce join转为map join
解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作
解决方案七：使用随机前缀和扩容RDD进行join
解决方案八：多种方案组合使用
数据倾斜调优
调优概述
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性
这篇关于Spark学习之路 （九）SparkCore的调优之数据倾斜调优的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
