sparksql数据倾斜怎样解决

数据倾斜是指在数据处理进程中，部份数据散布不均匀，致使某些任务的处理时间明显擅长其他任务，从而影响整体性能。在Spark SQL中，可以采取以下几种方式来解决数据倾斜的问题：

1. 随机打散：将数据集随机打乱，让数据散布更加均匀。可使用repartition或coalesce方法来进行数据重分区。

2. 增加分区数：通过增加分区数，使得数据能够更加均匀地散布在区分的分区中。可使用repartition方法来增加分区数。

3. 聚合合并：如果数据倾斜的缘由是某个key对应的数据量过大，可以将倾斜的key进行聚合合并，减少数据量。可使用groupBy和aggregate等方法进行聚合操作。

4. 使用随机前缀：对某些致使数据倾斜的key，可以在key值前面添加随机前缀，使得数据在处理进程中更加均匀散布。可使用spark.sql.functions.rand函数生成随机前缀。

5. 数据重散布：将倾斜的数据拆分成多个小文件，然后重新分配到区分的分区中。可使用repartition方法进行数据重散布。

6. 解决数据倾斜的根本方法是通过优化数据模型，尽可能避免数据倾斜的产生。可以斟酌使用适合的数据结构、优化数据散布等方法来预防数据倾斜的产生。

以上是一些经常使用的解决数据倾斜的方法，在实际利用中可以根据具体情况选择适合的方法来解决数据倾斜的问题。