背景
spark任务中最常见的耗时原因就是数据分布不均匀，从而导致有些task运行时间很长，长尾效应导致的整个job运行耗时很长
数据倾斜调优
首先我们要定位数据倾斜，我们可以通过在spark ui界面中查看某个stage下的task的耗时，如果发现某些task耗时很长，对应要处理的数据很多，证明有数据倾斜的问题，那么我们怎么处理数据倾斜呢，
1.增加shuffle操作的并行度，也就是设置spark.sql.shuffle.partitions的值，这个参数可以提高shuffle read task的并行度，也就是处理当某个stage下面task数量很少的问题，通过提供并行度，提高性能–备注：这里顺带说下shuffle write task，shuffle write task是shuffle read task的前一个阶段的任务，一般来说其是否均匀是由shuffle read task任务的数量决定的
2.对于两个大表的join时，如果某个大表数据不均匀，那么可以对这个大表的数值都增加一个0-n的随机数，另外一个大表膨胀n倍，每个数值M都膨胀为M-0,M-1…M-n，然后在对两个表进行join操作，这种情况下虽然其中的一个大表数据膨胀了n倍，但是这点性能消耗是值得的，因为这样操作后join的操作就会非常快了
3.对于group by聚合，可以采用两阶段聚合的方式，先进行局部聚合再进行全局聚合的方式进行，局部聚合方式是先对表的数值都增加一个随机数0-n，然后group by聚合，得到一个聚合的中间结果，然后再次对这个中间结果去掉随机数前缀后进行group by聚合，得到一个全局的聚合结果
4.对于大表和小表的join时，我们可以对小表进行broadcast操作，把小表进行广播，这样driver和executor的内存中都会有一份小表的rdd数据，这样executor进行join操作时使用来自小表的基于内存的操作就会非常快–备注：driver内存中也有一份小表的数据是因为driver要把这份小表的数据收集到自己的本地内存中，然后再分发到各个executor的内存中，所以broadcast广播的情况下，记得要同时增加driver和executor的内存
