spark清洗数据本身造成倾斜

引用中提到，使用Hive ETL预处理数据可以避免Spark程序发生数据倾斜。这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，不会有数据倾斜的问题发生。然而，这种方式只是将数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，依然无法解决数据本身分布不均匀的问题。所以，尽管通过预处理可以减少Spark程序的数据倾斜，但并不能完全消除数据倾斜的可能性。

总结起来，清洗数据本身并不会造成数据倾斜。数据倾斜通常发生在shuffle过程中，而数据清洗只是为了预处理数据，不涉及shuffle操作。数据倾斜的发生往往是因为使用了一些常见的算子，如distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。这些算子在处理数据时可能导致数据倾斜的问题。

因此，要解决数据倾斜问题，除了使用Hive ETL预处理数据外，还可以采取其他方案，如使用更合适的算子、使用随机前缀或者哈希取模等技术来均衡数据分布，或者通过增加节点数、调整资源分配等手段提升系统的并行度。具体的解决方案需要根据具体情况进行选择和实施。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Spark 解决数据倾斜问题](https://blog.csdn.net/scl323/article/details/91543513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SparkRDD优化（四）之数据倾斜](https://blog.csdn.net/qianchun22/article/details/109715118)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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