在最近的项目中，历史和实时数据进行关联平滑时出现了数据倾斜，产生了笛卡尔积，具体现象如下：运行内存175GB，核数64，运行代码时，查看SparkUI界面的active jobs ，数据输入是1G，成功的stage为0，一直是0/120，由此，通过排查，的确发生笛卡尔积
Spark数据倾斜产生的原因及解决办法：
Spark数据倾斜主要在shuffle过程中由于不同的key对应的数据量不同导致，具体表现是不同的task处理的数据量不同。在Spark作业中，如果存在可能导致数据倾斜的key，可以考虑将这个key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的数据，从而在Spark作业中避免数据倾斜。另外，提高shuffle过程中的reduce端并行度，即增加reduce端的task数量，可以使得每个task分配到的数据量减少，从而缓解数据倾斜问题。
可参考文章：