1、数据倾斜的原理
在执行shuffle操作的时候，是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。
假如现在有多个key对应的values，总共是90万，但是问题是，可能某个key对应了88万数据，key-values(88万数据)分配到一个task上去面去执行，另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个key，对应的1万条数据。如下图所示，
2、数据倾斜的现象
spark数据倾斜，有两种表现：
1、我们的大部分的task，都执行的特别特别快，（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器只要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log，task175 finished）；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；假如总共有1000个task，可能最后第998、999 task，要执行1、2个小时才能执行完一个task。
这就是出现数据倾斜了，虽然非常慢，但是还能执行。2、运行的时候，其他task都很快执行完了，也没什么特别的问题；但是有的task，就是会突然间，报了一个OOM，JVM Out Of Memory，内存溢出了，task failed，task lost，resubmitting task。反复执行几次都到了某个task就是跑不通，最后就挂掉。
某个task就直接OOM，那么基本上也是因为数据倾斜了，task分配的数量实在是太大了！！！内存放不下，然后你的task每处理一条数据，还要创建大量的对象，所以内存爆掉了。
这也是出现数据倾斜了，这种情况就很差，因为你的程序如果不去解决数据倾斜的问题，压根儿就跑不出来。
3、数据倾斜定位
出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。
1、在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join
2、看log
log一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM异常；或者呢，看log，看看是执行到了第几个stage！！！
根据我们之前写过stage划分算法，把我们的spark代码，划分成一个一个的stage，然后查看日志中哪一个stage的task特别慢，
最后通过stage定位到代码，去找找，代码那个地方，是哪个shuffle操作。
