Spark数据倾斜解决方案五：对倾斜key采样后单独Join

倾斜key采样后单独Join方案分析

数据倾斜的时候如果能把Join的方式去除，在Mapper端就能完成Join的操作，这是最好的，但有一个前提条件：要进行Join的RDD，其中有一个RDD的数据比较少。而在实际的生产环境下，有时不具备这样的前提条件，如果两个RDD的数据都比较多，我们将尝试采取进一步的做法来解决这个问题。

首先我们谈采样。采样是有一个数据的全量，假如有100亿条数据，采取一个规则来选取100亿条数据中的一部分数据，如5%、10%、15%，采样通常不可能超过30%的数据。采样算法的优劣决定了采样的效果。所谓采样的效果，即我们采样的结果能否代表全局的数据（100亿条数据）。在Spark中，我们可以直接采用采样算法Sample。采样算法对解决数据倾斜的作用：数据产生数据倾斜是由于某个Key或者某几个Key，数据的Value特别多，进行Shuffle的时候，Key是进行数据分类的依据。如果能够精准地找出是哪个Key或者哪几个Key导致了数据倾斜，这是解决问题的第一步：找出谁导致数据倾斜，就可以进行分而治之。

适用场景

两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“方案四”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解