## （3）数据倾斜的可能 　　1、数据分区太少，导致个别分区数据过大，此时增加分区数即可解决； 　　2、某个Key特别多，增大分区也无效。 　　3、解决数据倾斜的方法 　　　1）key对计算的结果不重要，直接过滤 　　　2）broadcast小数据表，转reduce join为map join 　　　3）对Key加前缀，打散key的分布，shuffle之后还原Key，再全局聚合。 ## （4）如何定位数据倾斜的代码 　　数据倾斜只会发生在shuffle过程中。列举一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时