Hadoop中如何处理和优化数据倾斜问题？

　　1、识别倾斜源： 分析作业的输入数据，找出造成数据倾斜的原因，如某些键值对的数据量异常大。

　　2、自定义Partitioner： 实现自定义Partitioner，将数据更均匀地分布到各个Reducer上，避免某些Reducer处理过多数据。

　　3、采样和动态调整： 在作业执行前进行数据采样，根据采样结果动态调整分区策略或任务配置。

　　4、使用Combiner减少数据量： 在Map阶段使用Combiner进行局部聚合，减少传输到Reducer的数据量。

　　5、优化数据处理逻辑： 分析和优化MapReduce的数据处理逻辑，尽量减少处理时间和资源消耗。

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