概念
数据倾斜是指在并行计算模式下（map-reduce框架，数据被切分为N个片段，分发到不同的计算节点上，单独计算），部分节点处理的数据量远大于其他节点，造成该节点计算压力过大，从而导致少数节点的运行时长远远超过其他节点的平均运行时长，进而影响整体任务产出时效，造成任务延迟，这个现象就是数据倾斜。
如何定位任务是否出现倾斜，在哪个阶段出现了倾斜？
对于MaxCompute/ODPS来说，定位是否倾斜，只需要在logview中查看每个mapper/joiner/reducer 阶段的fuxi instance是否有long-tail / data-skews节点，若有，则一定是出现了数据倾斜。
对于hive，看任务执行的过程中如果一直在某个阶段卡在99%，那么大概率是出现了数据倾斜。
如果是joiner阶段长尾，Hive可以配合执行计划以及执行日志中定位是哪个阶段出现的倾斜，稍微有点麻烦，需要一点点定位，步骤大致如下。(手头没有集群无法截图。。)
1、从hive日志中定位长尾节点的"CommonJoinOperator: JOIN struct" 关键字。这里会打印该阶段的关联字段。
2、然后到执行计划中找到这几个字段所处的阶段和关联表名。
如何解决数据倾斜？
定位到是否有倾斜，以及在某个阶段出现的倾斜之后，就可以针对性的去优化。数据倾斜并不是简单的调整并行度就可以解决的，而是需要针对特定情况动态使用解决方案。
由于篇幅原因，后续我会出一个系列，开一个新坑，详细讲解各种阶段的数据倾斜的解决方案以及其他SQL性能调优实战方案，感兴趣的可以关注收藏一波。
如：
Map端长尾
Join端长尾优化
Reduce端长尾优化
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