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 url in url_list: response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关数据处理 ...... a.append(data['data']['key1']) b.append(data['data']['key2']) 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)

为了解决数据倾斜问题，可以考虑对URL列表进行分片，然后将每个分片中的URL并行处理。这样可以将请求并行化，减少数据倾斜现象的影响。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

# 将URL列表进行分片，每个分片包含一部分URL
sliced_url_list = [url_list[i:i+slice_size] for i in range(0, len(url_list), slice_size)]

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

for sliced_urls in sliced_url_list:
    # 将sliced_urls转化为一个RDD
    rdd = spark.sparkContext.parallelize(sliced_urls)

    # 使用flatMap函数对每个URL发送HTTP请求并处理数据
    result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: process_url(url, params))

    # 将result_rdd转化为DataFrame
    df = result_rdd.toDF(["a", "b"])

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

spark.stop()

在上述代码中，我们将URL列表进行分片，并使用`parallelize`方法将每个分片转化为一个RDD。然后，使用`flatMap`函数对每个URL进行处理，并生成一个包含"a"和"b"字段的RDD（即`result_rdd`）。接着，将`result_rdd`转化为DataFrame，并使用`insertInto`方法将DataFrame写入Hive表。

这样，通过将URL分片并行处理，可以减少数据倾斜问题的影响，并提高处理效率。注意，`process_url`函数需要根据实际需求进行实现，以实现对URL的处理和数据提取。