Spark 数据倾斜（Data Skew）是大数据处理中最常见的问题之一。它的典型表现是：绝大多数 Task 很快执行完，但个别 Task 执行极慢（卡在 99%），或者直接报 OOM（内存溢出）。 解决数据倾斜通常没有“银弹”，需要根据具体的业务场景（是 Join 还是 Aggregation，是 Key 分布不均还是 Null 值过多）选择合适的方案。 以下是 Spark 数据倾斜的 7 种常见解决方案，按从易到难、从通用到特定的顺序排列： --- 1. 利用 Spark 3.x AQE (Adaptive Query Execution) —— 最推荐（躺平方案） 如果你使用的是 Spark 3.0 及以上版本，这是首选方案。 原理：Spark 在运行时收集统计信息，自动检测倾斜的 Partition，并将其拆分成多个小的 Partition 进行处理。 适用场景：几乎所有 SQL/DataFrame 场景。 配置： 2. 调整并行度 (Increase Parallelism) 原理：增加 Shuffle Read Task 的数量，让每个 Task 处理的数据量变少。如...
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