1. 数据倾斜的产生：
在 Spark 中，首先要明确产生数据倾斜的原因，数据倾斜产生的原因一般是某一个或者某几个 Partition 的数据特别大时，导致这几个 Partition 计算需要消耗相当长的时间，从而影响整个 job 执行变慢。
在 Spark 中同一个应用程序分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面有多个 task 是可以并行执行的（一个分区对应一个 task），如果一个 Partition 的数据特别大，那么这个 task 执行时间会很长，会导致接下来的 stage 无法执行，从而导致整个 job 执行变慢。
2. 数据倾斜解决办法：
（1）可以选用合适的 key 作为分区的 key
（2）或者自定义相关的 partitioner
（3）或者通过加盐或者哈希值来拆分这些 key，从而将这些数据被平均地分散到不同的 partition 中去执行。
如下算子会导致 shuffle 操作，是导致数据倾斜可能发生的关键点所在：
groupByKey；reduceByKey；aggregaByKey；join；cogroup；
盐（Salt）
在密码学中，是指通过在密码任意固定位置插入特定的字符串，让散列后的结果和使用原始密码的散列结果不相符，这种过程称之为 “加盐”。
