有這樣乙個rdd1
(a,1),(a,2),(a,3),(b,1),(c,1)
這樣乙個rdd2
(a,100),(b,90),(c,60)
將這兩個rddjoin的時候：
(a,(1,100)),(a,(2,100)),(a,(3,100)),(b,(1,90)),(c,(1,60))
發生資料傾斜，怎麼解決這個場景下的資料傾斜：
這個解決方案一定要牢牢記著，只要面試官不low一定會問你
可以先把rdd1進行拆分：
將導致資料傾斜的key分到乙個rdd，資料比較均勻的key分到另外乙個rdd
把rdd1拆成兩個rdd：
rdd1_1：(a,1),(a,2),(a,3)
rdd1_2：(b,1),(c,1)
同時還要把rdd2進行拆分：
rdd2_1：(a,100)
rdd2_2：(b,90),(c,60)
第乙個疑慮：怎麼知道哪個key的資料量比較大會導致資料傾斜
可以採用抽樣，抽樣完之後做乙個wordcount，抽樣也有對應的運算元sample
看一下哪個key對應的資料比較多，就把這些key所對應的資料拆到乙個rdd中去
第二個疑慮：怎麼把乙個rdd拆成兩個rdd？
**怎麼寫，進行兩次filter，就可以得到兩個rdd
拆完之後接下來怎麼做？
分完之後要對這兩個rdd進行處理，key加上隨機字首，隨機！！字首
比如我加上的是ramdom(2)要麼是0要麼是1
這時候資料就變了：
rdd1_1：(a_0,1),(a,2),(a,3)
rdd1_2：(b,1),(c,1)
資料傾斜問題
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大資料 「資料傾斜」的問題
解決資料傾斜的辦法，前輩已經寫得非常完整了，我這裡就直接搬磚吧 建議先看這個鏈結文章，非常好 下面是自己的總結 什麼是資料傾斜？見下圖 簡單來說資料傾斜就是資料的key 的分化嚴重不均，造成一部分資料很多，一部分資料很少的局面。舉個 word count 的入門例子 它的map 階段就是形成 aaa...
spark資料傾斜問題
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