我上面说的是以解决数据倾斜的各项建议，用代码如何实现，并在一开始提供的代码结构的基础上进行修改

为了解决数据倾斜的问题，可以尝试以下代码修改：

1. 使用随机前缀或哈希函数进行重分区：

# 在SparkConf中设置分区数
conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx").set("spark.sql.shuffle.partitions", "100")
sc = SparkContext(conf=conf)
hc = HiveContext(sc)

# 增加随机前缀或哈希函数来重分区
answer_pd_rdd = sc.parallelize(answer_pd.to_dict('records')).repartition("a")

# 将DataFrame转换为Hive表并插入数据
hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
hc.createDataFrame(answer_pd_rdd).write.mode("append").insertInto(dt)

2. 使用广播变量减少网络传输和处理压力：

from pyspark.sql.functions import broadcast

# 广播小数据集
small_data = sc.broadcast(small_data_list)

# 使用广播变量进行连接操作或过滤操作
joined_data = answer_pd.join(broadcast(small_data.value), on="a", how="inner")
filtered_data = answer_pd.filter(broadcast(small_data.value).contains(answer_pd["a"]))

3. 动态调整资源：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 动态调整Executor数量
conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx")
conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true")
conf.set("spark.shuffle.service.enabled", "true")
conf.set("spark.dynamicAllocation.minExecutors", "1")
conf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10")

sc = SparkContext(conf=conf)

通过以上修改，可以尝试解决数据倾斜问题。在代码中使用随机前缀或哈希函数进行重分区，使用广播变量减少网络传输和处理压力，以及动态调整资源，可以帮助解决数据倾斜导致的性能问题。根据实际情况，您可以根据上述示例代码进行适当的修改和调整。