大数据不怕数据大,分布式架构数据倾斜才是影响作业的罪魁祸首数据倾斜是分布式计算中常见的问题,会严重影响作业性能。数据倾斜场景场景一:上游分区数据倾斜上游 Kafka消息队列 各分区数据存在不均匀,在没有 keyBy 操作的情况下,有的分区数据量大,有的小。场景二:keyBy 分区倾斜在一些业务场景下,需要对某个字段进行 keyBy 数据倾斜影响对于分布式的计算系统来说,不怕数据量大,就怕数据倾斜。因为分布式计算是将大数据集合拆成若干个小的数据集,在多个计算实例上执行计算逻辑,最终汇总计算结果,如果存在热点数据,导致某一个计算实例分配到的数据量远大于其他计算实例,那么整体的计算瓶颈就集中在...