global skew和local skew

### 回答1：
全局偏斜（global skew）和局部偏斜（local skew）是指在数据分布中存在的不均匀性。

全局偏斜是指整个数据集中存在的不均匀性，例如某些数据点的数量远远超过其他数据点，导致在进行数据分析和处理时需要特别注意这些数据点的影响。

局部偏斜是指在某个特定的数据子集中存在的不均匀性，例如在某个时间段内某个地区的销售额远远高于其他地区，需要针对这个子集进行特殊处理。

在数据分析和处理中，需要对全局偏斜和局部偏斜进行识别和处理，以保证数据的准确性和可靠性。

### 回答2：
全局偏斜和局部偏斜是数据分布中的两个重要概念。其中全局偏斜是指数据分布在其取值范围内不均匀的情况，而局部偏斜则是指数据分布在某个区域内不均匀的情况。

全局偏斜可能会导致某些值出现的频率非常高，而其他值出现的频率非常低。这种情况反映在数据分布的直方图上，就是直方图中某些条形的高度非常高，而其他条形的高度非常低。全局偏斜通常是由于数据中存在大量极端值或者异常值造成的。

而局部偏斜则是指数据在某一区域的分布不均匀。这可能是由于数据的特性或环境的影响造成的。例如，某一地区的气候条件可能会导致某些特定种类的植物或动物种群数量明显高于其他种类。

理解数据的全局偏斜和局部偏斜对于分析数据非常重要。全局偏斜可能会带来偏误或不准确的结果，因此需要对数据进行一些处理，如去掉极端值或异常值。而局部偏斜可能揭示了数据的特殊特征，需要注意这些特征对数据分析的影响。在处理数据时，需要考虑这两种偏斜以获得准确的结果。

### 回答3：
全局偏斜（global skew）和局部偏斜（local skew）都是在数据处理中常见的数据倾斜问题。

全局偏斜是指某个处理阶段中某个或某些key值出现次数远远超过其他key值的情况。这种情况造成的影响是部分节点可能会负载过高，无法保证集群的整体性能。例如，在分布式计算中，如果一个RDD分区中有很多被处理的条目，而其他的分区中的条目相对较少，那么就会出现全局偏斜的情况。为了缓解全局偏斜的问题，可以采取对数据进行重新分区，或者使用更为均衡的数据划分策略。

而局部偏斜则是指某个或某些节点的处理负载较高，导致处理速度变慢的情况。这种情况可以在单机计算等场景中常见。在这种情况下，需要对任务进行划分与调度，将处理负载较高的部分拆分成多个子任务，通过多线程或多进程并行执行，来提高处理速度。

总之，解决全局偏斜和局部偏斜问题的方法各有不同，需要根据具体情况进行调整与优化。