如何处理 Databricks 等分布式计算环境中的数据偏斜？
How do you handle data skew in distributed processing (e.g., Databricks)?
题目类型: 技术面试题
这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: medium
分类: Databricks, Company: Databricks
标签: Databricks, Data Processing
参考答案摘要
答案 数据偏斜常见于 join/groupBy 的 key 分布极不均匀，导致少数 task 特别慢。可用 salting、预聚合/拆分热点 key、广播小表、调整分区等策略。 结合 Spark UI 确认 skew，并利用 AQE 的 skew join 优化进一步缓解。
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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