最近在处理大数据任务时，遇到了一个棘手的问题——Spark作业卡在了shuffle阶段，迟迟无法完成。一开始，我像只迷路的小鸟，不知从何下手。但既然选择了技术这条路，就得迎难而上！💪

首先检查的是集群资源分配是否合理，发现Executor内存设置偏低，导致频繁GC（垃圾回收）。于是调整了`executor-memory`参数，同时增加了Executor实例数量。然而问题依旧存在，看来还有其他隐患。🔍

接着深入排查日志，发现是数据倾斜造成的瓶颈。通过添加`salting`策略对关键字段进行随机扩展，成功缓解了这一问题。🎉 最后，经过多次优化与验证，任务终于顺利跑通，那一刻真的有种拨云见日的感觉。

其实每个人都有属于自己的“平凡之路”，哪怕起点不高，只要坚持学习、不断尝试，总能找到突破口。就像那只笨鸟一样，虽然飞得慢，但终究能抵达目的地。🐦✨