Spark的数据倾斜体现在哪些方面，以及如何解决？
考察说明
考察对Spark数据倾斜的识别能力和实际调优手段
回答思路
- 能准确描述数据倾斜的典型现象，如某个Task执行时间远长于其他Task、Shuffle或Join阶段卡顿
- 能分析常见的倾斜原因，包括key分布不均、Join或GroupBy操作、Skewed数据源
- 能提出系统性解决方案，如加盐、两阶段聚合、广播小表、调整并行度等，并说明适用场景
- 能结合具体项目经验或示例说明定位和验证方法
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