1、处理方式

数据倾斜的问题优先从数据源解决，以下方法是辅助缓解：

spark-sql任务，可以尝试distribute by () 某个字段
参考文档调优： https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/52025949
数据倾斜的定位方法：

选取key，对数据进行抽样，统计出现的次数，根据出现次数大小排序取出前几个

df.select("key")
.sample(false,0.1)
.(k=>(k,1))
.reduceBykey(_+_)
.map(k=>(k._2,k._1))
.sortByKey(false)
.take(10)

2、数据倾斜情况

null（空值）或是一些无意义的信息()之类的,大多是这个原因引起。
无效数据，大量重复的测试数据或是对结果影响不大的有效数据。
有效数据，业务导致的正常数据分布。

3、解决办法

第1，2种情况，直接对数据进行过滤即可。
第3种情况则需要进行一些特殊操作，常见的有以下几种做法。隔离执行，将异常的key过滤出来单独处理，最后与正常数据的处理结果进行union操作。对key先添加随机值，进行操作后，去掉随机值，再进行一次操作。

4、注意事项

SQL中Join关联key使用rand()可能导致数据重复（丢失）问题

5、参考资料

建议认真阅读参考资料：
http://www.jasongj.com/spark/skew/
https://www.iteblog.com/archives/1671.html

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