Hadoop数据倾斜发生时，关键问题在于数据的Key分布不均，这直接导致了计算资源的利用不平衡。当某些Key对应的数据量远超其他Key时，这些“重Key”会被集中分配到少数的Reducer任务中处理，而其他Reducer可能早早完成任务等待，最终造成整个Job的处理时间延长，甚至作业失败。
解决Hadoop数据倾斜，针对Key分布不均的问题，可以采取以下策略：
增加Reducer数量：
增加Reducer的数量可以使得数据划分更细，有助于分散原本集中在少数Reducer上的数据负载，但需注意不要设置过多，以免增加调度开销。自定义分区器：
实现自定义的Partitioner类，根据业务逻辑调整Key的分区规则，使数据更均匀地分布到各个Reducer上。例如，可以根据Key的哈希值进行更细致的划分，避免特定Key过度集中。使用Combiner：
在Map阶段应用Combiner（迷你Reducer）提前对相同Key的数据进行聚合，减少进入Shuffle阶段的数据量，从而缓解Reducer端的压力。Key散列化处理：
对于导致倾斜的Key，可以在Map阶段给它们添加随机前缀，分散到不同的Reducer进行处理，之后在Reduce阶段去除这些前缀恢复原始Key，这种方法称为“salting”或“加盐”。采样与动态调整：
在执行大规模作业前，对数据进行采样分析，识别出可能引起倾斜的Key，并根据分析结果动态调整分区策略或采取其他优化措施。数据预处理：
对数据进行预筛选或预处理，比如删除或修正极端异常值，减少数据倾斜的可能性。增大JVM内存：
对于处理极端倾斜情况，如果唯一Key很少但对应记录极多，可以通过增加Reducer任务的JVM内存来提高其处理能力，但这更多是权宜之计，不能从根本上解决问题。
综上所述，解决Hadoop数据倾斜的关键在于理解数据特性并针对性地调整数据处理流程，确保数据能够更加均衡地分布于集群中，从而提升整体处理效率和稳定性。
