背景
老刘最近晚上会刷刷牛客网的大数据开发面经，总是会看到一个高频的面试题，那就是你在学习过程中遇到过什么问题吗？
这个问题其实有点难回答，如果我说的太简单了，会不会让面试官觉得水平太低，那我应该讲什么东西呢？我一个自学的不可能遇到什么高级问题呀！
对于这个问题的答案网上也是众说纷纭，老刘也讲讲对这个问题的看法，分享一下自己的见解，欢迎各位伙伴前来battle！
过程
在寻找这个问题答案的过程中，老刘正好在学习spark框架的实时计算模块SparkStreaming，它里面就有一个非常经典的问题，关于推测机制的！
什么是推测机制？
如果有很多个task都在运行，很多task一下就完成了自己的任务，但是有一个task运行的很慢。在实时计算任务中，如果对实时性要求比较高，就算是两三秒也要在乎这些。
所以在sparkstreaming中有一个推测机制专门来解决这个运行的很慢的task。
每隔一段时间来检查有哪些正在运行的task需要重新调度，假设总的task有10个，成功运行的task数量>0.75x10，正在运行的task的运行时间>1.5x成功运行task的平均时间，则这个正在运行的task需要重新等待调度。
但是这里有一个很严重的问题，最开始自学的时候发现了，接着在看一些机构视频里面也有讲到这个问题，说明老刘在自学过程中觉悟也在慢慢提高。
这个问题就是如果这个正在运行的task遇到数据倾斜怎么办？
假如有5个task，有一个task遇到了数据倾斜，但就算遇到数据倾斜（稍微有点数据倾斜，也没事），它也会完成任务，它需要6s，其他4个任务只需要1s。那开启推测机制后，这个任务好不容易运行到了2s，快要成功了，但遇到了推测机制，它就需要重新调度重新运行，下一次运行了3s，遇到推测机制就会重新运行，整个过程一直在循环，这就是老刘要说的问题！
某个培训机构视频里面的老师说这个问题还行，老刘自己也想到了看出了推测机制的这个缺点，所以就分享给大家！
解决
那开启推测机制遇到数据倾斜，怎么办？
我们可以采用一些解决数据倾斜的办法，老刘大致讲一下关于数据倾斜的几个解决方案：
1、如果发现导致数据倾斜的key就几个，而且对计算本身的影响并不大的话，就可以采用过滤少数导致倾斜的key
2、两阶段聚合，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。但是这个方法只适用于聚合类的shuffle操作，不适合join类的shuffle操作。
3、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。适用于两个数据量比较大的表进行join。
4、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，此时就只能使用这一种方案来解决问题了。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。
好啦，SparkStreaming推测机制讲完了，大家以后可以拿这块的内容回答面试官。如果有什么问题，可以联系公众号：努力的老刘，欢迎大家来和老刘battle！
