spark-submit运行Python代码的结构如下，出现了数据倾斜问题，即每次访问接口，得到的json数据量不同，该如何修改代码结构： a = [] b = [] for pageId in pageId_list: timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关复杂的数据处理（单独定义了函数get_page_message处理data) get_page_message(data) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

为解决数据倾斜问题，可以使用Spark的RDD操作来并行处理不同的pageId，以减少接口访问的不均衡性。下面是修改后的代码结构：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import pandas as pd

spark = SparkSession.builder \
    .appName("APP") \
    .master("yarn") \
    .getOrCreate()

# 定义一个函数用于处理每个pageId的数据
def process_page(pageId):
    timestamp_ms = int(time.time() * 1000)
    params = {
        'time': timestamp_ms,
        'pageId': pageId
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    html = response.text
    data = json.loads(html)
    
    # 对data进行相关复杂的数据处理
    get_page_message(data)

# 将pageId_list转化为一个RDD，并对每个pageId应用process_page函数
spark.sparkContext.parallelize(pageId_list).foreach(process_page)

# 构建answer_pd DataFrame
answer_pd = pd.DataFrame()
answer_pd['a'] = a
answer_pd['b'] = b

# 将answer_pd DataFrame写入Hive表
dt = 'database.table' # 数据库和表名
spark.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

spark.stop()

在上述代码中，我们首先定义了一个名为`process_page`的函数，用于处理每个pageId的数据。然后，使用`parallelize`方法将`pageId_list`转化为一个RDD，并通过`foreach`方法对每个pageId应用`process_page`函数。这样可以并行处理每个pageId的数据，减少接口访问的不均衡性。

接着，构建了`answer_pd` DataFrame，并将其写入Hive表。

这样，通过使用Spark的RDD操作和并行处理，可以减少数据倾斜问题的影响，并提高处理效率。注意，`get_page_message`函数需要根据实际需求进行实现，以实现对每个pageId数据的处理和结果的收集。