目的

继基础篇分析了开发调优与资源调优之后，本文作为拓展篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。

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数据倾斜调优

简述

有时候，大家可能会遇到大数据开发过程中一个比较棘手的问题，那就是数据倾斜，此时Spark作业的性能会比预期差很多，数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。

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数据倾斜发生时的现象

• 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。

• 原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。