數據傾斜是數據挖掘過程中的常見問題，尤其是在需要處理的數據量過于龐大時，我們可能會需要花費幾周甚至更長時間去處理。小編今天就來跟大家分享一下數據傾斜的表現以及產生原因，希望對各位小伙伴有所幫助。
1、數據傾斜概念
由于數據分配不均勻，造成數據大量集中到一點，造成數據熱點
2、數據傾斜主要表現
任務進度長時間內徘徊在99%或者100%左右，但根據任務監控頁面顯示，未完成的只有少量reduce子任務，原因是這些子任務的數據量和其他的reduce差異過大。單一reduce處理的記錄數與平均記錄數相比差距過高，最高能達到達到好幾倍之多，最長時間遠遠超過平均時長。
3、容易數據傾斜情況
4、數據傾斜產生的原因：
A：key 分布不均勻
B：業務數據本身的特性
C：在考慮不周全情況下建表
D：某些 HQL 語句本身就存在數據傾斜
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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