数据倾斜发生的原因有哪些？

map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特性、建表时考虑不周等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。

数据倾斜解决方式有哪些

group by 导致的数据倾斜
1.开启Map-Side聚合后，数据会现在Map端完成部分聚合工作。这样一来即便原始数据是倾斜的，经过Map端的初步聚合后，发往Reduce的数据也就不再倾斜了。最佳状态下，Map-端聚合能完全屏蔽数据倾斜问题。
2.使用skew-GroupBy 优化，
Skew-GroupBy的原理是启动两个MR任务，第一个MR按照随机数分区，将数据分散发送到Reduce，完成部分聚合，第二个MR按照分组字段分区，完成最终聚合。
相关参数如下：

--启用分组聚合数据倾斜优化
set hive.groupby.skewindata=true;

join导致的数据倾斜
1.使用map join算法，join操作仅在map端就能完成，没有shuffle操作，没有reduce阶段，自然不会产生reduce端的数据倾斜。该方案适用于大表join小表时发生数据倾斜的场景。
2.skew join
skew join的原理是，为倾斜的大key单独启动一个map join任务进行计算，其余key进行正常的common join。原理图如下：