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常见会产生数据倾斜的框架：
hadoop,hive,hbase,flink,spark,sqoop,以及各种Shuffle阶段
一、对于数据倾斜的定义
1.是什么：
在shuffle过程中大量同一key的数据被分配至同一分区，导致其中一节点压力过大，而其他节点过于清闲的情况。
2.现象：
①绝大多数map Task运行快速，而个别Task，尤其多见于reduce task运行过慢。
②OOM(Hadoop——container,Spark——driver)
3.原理：
进行Shuffle的过程中将相同的key的数据拉取到某个reduce Task节点上进行处理，而相同key下数据量过大。
二、解决思路
1.增加JVM
2.指定分区策略
3.重新设计key
三、具体措施
1.排查空值问题：多见于爬取数据时网站设防，爬取到大量空数据。若同一key中存在大量null值则选择剔除空值、或对其进行打散的操作。
2.设置负载均衡，set hive.groupby.skewindata = true;//底层将其转为多job关联模式
3.检查类型是否需要强转：最新版本的hive中会对类型进行默认强转操作，但若hive版本较老，则需要手动使用cast强转。
4.SQL优化：①使用group by 代替distinct group
②mapjoin, 在map阶段进行提前聚合，降低reduce阶段Shuffle量。
PS：网上存在一些通过更改reduce Task个数来尝试解决数据倾斜问题的，但这种操作本质上不可取。因为reduce阶段的操作都是task从所有mapTask中拉取运算结果进行计算，reduceTask相互不存在并行执行同一任务的关系。每个reduceTask单独计算全部任务，故无效。
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