数据倾斜 产生的原因

数据倾斜的几种原因 

数据倾斜的几种原因包括：

1. 数据量分布不均：在分布式环境中，如果某个节点上的数据量过大或过小，可能导致该节点上的任务更加繁重或者空闲，从而导致数据倾斜。

2. 数据键分布不均：如果一些数据键的出现频率非常高，那么与这些键相关的任务会比其他任务更加繁重，从而导致数据倾斜。

3. 处理逻辑复杂：如果数据的处理逻辑非常复杂，例如使用多个join操作或使用自定义函数等，那么可能会导致数据倾斜。

4. 网络带宽和计算资源不均：在分布式环境中，如果不同节点之间的网络带宽和计算资源不均衡，可能会导致数据倾斜。

5. map端发生数据倾斜：读取数据时，上游文件大小分布不均，存在大量小文件，导致读小文件的maptask很快结束了，而读大文件的maptask进度可能才刚开始。

6. join时发生数据倾斜：在mapreduce框架下的join实现原理中，可能会导致数据倾斜。