diff --git a/README.md b/README.md
index 1365904..5cac65a 100644
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@@ -579,3 +579,24 @@ spark.shuffle.io.retryWait 5s
 2.通过算子获取一个RDD后，可以通过一些过滤操作，进行数据过滤。
 
 3.可以使用压缩算子提前性能。
+## 数据倾斜
+### 数据倾斜解决方案之原理以及现象分析
+1.数据倾斜的原理
+
+   spark进行shuffle时，由于数据分配不均匀，导致某个Task的数据过大，这个Task运行时间过长，这就是数据倾斜。
+   
+2.数据倾斜的现象
+
+   spark数据倾斜，有两种表现:
+   
+   1.大部分的task，都执行的特别特别快，有几个task执行的特别特别慢，前面的task一般1s可以执行完5个，后面发现1000个task，999task要执行1小时或者2小时才能执行完一个task
+      
+   2.运行的时候，其他task执行造成，没有什么问题，但是有的task，就突然出现OOM，task failed，task lost反复执行几次都是某个task跑不通，最后挂掉。
+   
+3.数据倾斜的产生原因与定位
+
+   根据log去定位，出现出现数据倾斜的原因，基本只可能因为出现了shuffle操作的在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远高于其他key。
+ 
+   1.在程序中找到产生shuffle得算子
+
+   2.看log，log一般会报你的哪一行代码，导致OOM异常，看看执行到第几个stage。