数据倾斜是指在 Spark 的 shuffle 过程中，由于某些 key 对应的 value 数据量过大，导致处理这些数据的 reduce 任务耗时过长，进而拖慢整个 Spark 作业的运行速度。
举例来说，假设有三个 key：hello、world 和 you。hello 对应 7 条数据，world 和 you 各对应 1 条数据。在 shuffle 过程中，这 7 条数据会被拉取到同一个 reduce 任务中进行处理，而另外两个任务只需要分别处理 1 条数据。
在这种情况下，处理 hello 数据的 reduce 任务运行时间可能是其他两个任务的 7 倍，而整个 stage 的运行速度取决于运行最慢的任务。数据倾斜会导致 Spark 作业运行缓慢，甚至可能因为某个任务数据量过大而发生内存溢出 (OOM)。