Spark程序运行变慢，十有八九出现了数据倾斜。那么什么是数据倾斜、导致数据倾斜的原因以及如何克服它以保持Spark应用程序的最佳性能呢？

什么是数据倾斜？

Apache Spark中的数据倾斜指的是，在处理的数据其在不同分区之间分布不均匀的情况。在理想的情况下，数据应该均匀的分布在所有的分区上，以确保最大的并行度，从而提高处理速度。然而，现实的情况是数据通常并不完全平衡，当一个或几个分区的数据量与其他不成比例时，就会出现数据倾斜的情况。

这种数据不平衡会极大的影响Spark应用程序的性能，导致处理时间更长、资源使用效率低下，甚至出现内存不足的错误。在最坏的情况下，具有倾斜的数据单元分区可能会减慢整个Spark作业的速度，因为Spark中某个阶段的总体完成时间是由最慢的任务花费的时间决定的。

数据倾斜的原因

1. 倾斜的数据分布：现实世界的数据通常分布不均匀。某些键值可能会出现大量出现（热值），从而导致数据在分区之间分布不均。
2. 分区策略不充分：Spark中的默认分区策略可能并不总是对特定的数据集最有效。例如，如果某些键散列到同一分区，则默认的散列分区策略可能会导致数据倾斜。
3. Join链接操作：执行链接操作时，如果被链接的数据集中的键分布不均匀，可能会导致倾斜。在大型数据集与小型数据集通过非唯一键连接的时候，这一点尤其突出。
4. Group By操作：与链接操作类似，当某些键比其他键有更多的值时，GroupBy操作也会导致数据倾斜。

如何处理Spark中的数据倾斜？

1. 自定义分区：实施自定义分区策略可以帮助在分区之间更加均匀的分布数据，而不是依赖Spark的默认分区策略。例如，在吹数字键时，范围分区可能更有效。

2. 加盐：加盐是一种将随机值（盐）附加到主键key的技术，这有助于在分区之间更均匀的分布数据。这在处理热键时特别有用。

3. 动态分区修剪：动态分区修剪是Spark中使用的一种技术，通过跳过两个数据集中不相关分区的扫描来优化连接操作。这有助于在连接操作导致数据倾斜的情况下提高性能。

4. 分割倾斜数据：另一种策略是将倾斜数据分割到多个分区。这设计识别倾斜的主键并重新分配与这些主键相关的数据。

5. 避免对大型数据集使用GroupBy：如果可能，请避免对具有非唯一键的大型数据集使用GroupBy操作。诸如reduceByKey之类的替代方案（在执行分组操作之前在每个分区上本地执行组合操作）可能会更高效。 

总结

总之，数据倾斜是Apache Spark中处理大数据时的一个常见问题。了解导致该问题的原因以及如何有效处理它可以极大的提高Spark应用程序的性能和稳定性。这些策略收集整理到自己的文档中，以便下次在处理Saprk任务重面对数据倾斜挑战时使用。