一、使用hive ETL预处理数据
适用场景
导致数据倾斜的是Hive表，hive表中的数据不均匀，业务场景需要频繁使用spark对hive表执行操作
实现思路
先评估是否可以通过hive预处理
预处理（按照可以进行聚合，或者预先和其他表进行join）--> spark所针对数据源就是预处理之后表，所以spark不需要使用原来的shuffle算子执行操作了
方案实现原理
从根源上解决数据倾斜，避免了spark中shuffle类算子
治标不治本，因为数据本身存在不均匀问题，进行预处理只是将数据倾斜提前到了hive中
方案优缺点
优点
实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。
缺点
治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。
二、过滤少量导致倾斜的key
适用场景
导致倾斜key就少数几个，对计算本身影响不大
实现思路
在spark sql中使用where过滤key或者spark core中对rdd执行filter过滤
如果需要每次作业执行时，动态判定哪些key的数据量最多然后再进行过滤，那么可以使用sample算子对RDD进行采样，然后计算出每个key的数量，取数据量最多的key过滤掉即可。
实现原理
将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。
优缺点
优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。
缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。
三、提高shuffle操作并行度
适用场景
如果我们必须要对数据倾斜迎难而上，那么建议优先使用这种方案，因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。
实现思路
在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，默认是200，对于很多场景来说都有点过小。
实现原理
增加shuffle read task的数量，可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task，从而让每个task处理比原来更少的数据。
优缺点
优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。
缺点：只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，根据实践经验来看，其效果有限。
四、两阶段聚合
适用场景
对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。
实现思路
局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，接着对打上随机数后的数据，执行reduceByKey等聚合操作，进行局部聚合 --> 然后将key的前缀去掉，进行全局聚合操作
实现原理
将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果
优缺点
优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜，将Spark作业的性能提升数倍以上。
缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。
多种方案组合使用
七、使用随机前缀和扩容rdd进行join
适用场景
如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。
实现思路
该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。
然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。
最后将两个处理后的RDD进行join即可。
实现原理
将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。
针对有大量倾斜key的情况，设法将部分key拆分出来进行单独处理，因此只能对整个RDD进行数据扩容，对内存资源要求很高。
优缺点
优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错
缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。
六、采样倾斜key并拆分join操作
适用场景
两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。
如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。
实现思路
对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计一下每个key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。
然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成一个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀；
而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD
接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀；
不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。
再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，此时就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进行join了。
而另外两个普通的RDD就照常join即可。
最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。
实现原理
对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，可以将少数几个key分拆成独立RDD，并附加随机前缀打散成n份去进行join，此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上，而是分散到多个task进行join了。
优缺点
优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。
缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。
五、将reduce join转换成map join
适用场景
在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。
实现思路
不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量，广播给其他Executor节点；
接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。
实现原理
普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。
但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。
优缺点
优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。
缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行广播，此时会比较消耗内存资源，driver和每个Executor内存中都会驻留一份小RDD的全量数据。
