什么是数据倾斜
对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1 数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。
2 运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以100亿条数据为列子。
个别Task(80亿条数据的那个Task)处理过度大量数据。导致拖慢了整个Job的执行时间。这可能导致该Task所在的机器OOM,或者运行速度非常慢。
数据倾斜是如何造成的
在Shuffle阶段。同样Key的数据条数太多了。导致了某个key(上图中的80亿条)所在的Task数据量太大了。远远超过其他Task所处理的数据量。
而这样的场景太常见了。二八定律可以证实这种场景。
搞定数据倾斜需要：
1 搞定shuffle
2 搞定业务场景
3 搞定 cpu core的使用情况
4 搞定OOM的根本原因等。
所以搞定了数据倾斜需要对至少以上的原理了如指掌。所以搞定数据倾斜是关键中的关键。
一个经验结论是：一般情况下，OOM的原因都是数据倾斜。某个task任务数据量太大，GC的压力就很大。这比不了Kafka,因为kafka的内存是不经过JVM的。是基于Linux内核的Page.
数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。
下图就是一个很清晰的例子：hello这个key，在三个节点上对应了总共7条数据，这些数据都会被拉取到同一个task中进行处理；而world和you这两个key分别才对应1条数据，所以另外两个task只要分别处理1条数据即可。此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。
由于同一个Stage内的所有Task执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同Task之间耗时的差异主要由该Task所处理的数据量决定。