global skew

全局偏斜的概念
全局偏斜是指在分布式计算环境中，不同节点之间的负载分配不均匀的现象。这种现象可能导致某些节点过载而其他节点资源利用率不足的情况。具体来说，在大规模并行处理系统中，如果数据分布存在显著差异，则会导致部分服务器承担过多的任务负担。
当提到数据分发中的全局偏斜时，通常指的是哈希函数或其他分区策略未能有效地将记录平均划分到各个存储单元上。这可能是因为键值空间内存在着热点区域或是由于实际业务场景下的自然聚集特性所引起的[^1]。
解决方案概述
针对全局偏斜问题，可以采取多种措施来优化：

改进的数据分布算法：设计更加智能的散列方法或采用范围分割等方式确保各节点间的工作量相对均衡。

动态调整机制：引入自适应调度器监控实时运行状态，并根据当前情况重新平衡任务分配。

预处理技术：通过抽样统计分析提前识别潜在的风险点并对原始输入做适当变换以减少极端偏差的发生概率。

def redistribute_data(data_chunks, num_nodes):
"""
Redistribute data chunks across nodes to mitigate global skew.

Args:
data_chunks (list): List of data chunks that need redistribution.
num_nodes (int): Number of available nodes for processing.

Returns:
dict: A dictionary mapping each node ID to its assigned chunk(s).
"""
# Implement logic here based on chosen strategy...
pass