1、数据倾斜

数据倾斜，在并行处理数据集的上下文中，指的是数据在分布到不同处理单元（如Spark的Partition或Kafka的Partition）时，某一部分或某些部分的数据量显著多于其他部分，这种现象通常会导致该部分数据的处理成为整个处理过程的瓶颈。

数据倾斜带来的两大直接且严重的后果如下：