在Spark分布式计算的世界里，数据倾斜是个让人头疼的老大难问题。简单来说，它指的是在并行处理任务时，数据分布不均衡，导致某些任务背负了过重的工作量，而其他任务却轻松得像在度假。这种失衡不仅拖慢了整体计算速度，还可能引发内存溢出甚至任务失败，严重影响Spark应用的性能和稳定性。一、数据倾斜是什么？它长啥样？在Spark的分布式环境中，数据倾斜（Data Skew）是个常见的“拦路虎”。它发生在数据分布不均时，某些分区或任务处理的数据量远超其他部分，导致负载失衡。想象一下，一个团队干活，大部分人几分钟就搞定任务，而一两个人却要加班到深夜——这就是数据倾斜的真实写照。典型表现数据倾斜的“症状”其...