mapreduce出现数据倾斜的话如何解决？

1、手动增加Reduce Task的数量：当Reduce阶段中出现倾斜时，可以通过手动增加ReduceTask的数量来解决这个问题。增加ReduceTask的数量后，每个Task要处理的数据量就会减少，从而避免了数据倾斜问题。
2、针对倾斜的Key单独处理：对于部分key倾斜严重，可以采样倾斜key，拆分join；如果是大量key倾斜严重，可以采样随机前缀和扩容RDD。
3、使用Combiner：Combiner在Map阶段的输出结果进行小规模的汇总操作，将相同Key的值进行合并后再传递给Reduce，这样可以降低Reduce端需要处理的数据量，从而避免数据倾斜问题。
4、自定义Partitioner：自定义Partition函数，将相同Key的数据分配到不同的Partitions中，避免某些Partitions中的数据过于庞大，导致ReduceTask的负载不均衡。