发生数据倾斜时，如果有少数几个Key对应的数据量特别大，而且这些Key对整个Spark作业的执行和结果不太重要，那么，就可以直接过滤掉这些Key。如果是在Spark SQL中使用where字句过滤，如果在Spark Core中，就是用RDD的filter算子来过滤。如果需要动态判定那些Key导致数据倾斜，又能过滤掉的话，可以使用smaple算子进行随机抽样，然后计算每个Key的数量，最终判断需要过滤的Key是那些。
发生数据倾斜时，如果有少数几个Key对应的数据量特别大，而且这些Key对整个Spark作业的执行和结果不太重要，那么，就可以直接过滤掉这些Key。如果是在Spark SQL中使用where字句过滤，如果在Spark Core中，就是用RDD的filter算子来过滤。如果需要动态判定那些Key导致数据倾斜，又能过滤掉的话，可以使用smaple算子进行随机抽样，然后计算每个Key的数量，最终判断需要过滤的Key是那些。
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转自： https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 数据倾斜调优...
本文标题：Spark数据倾斜解决方案二：过滤导致数据倾斜的Key
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/msfitqtx.html
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