diff --git a/README.md b/README.md
index 991e6f6..243455f 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -600,3 +600,15 @@ spark.shuffle.io.retryWait 5s
    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。
+### 数据倾斜解决方案之聚合源数据
+解决数据倾斜的方案:
+
+1.聚合源数据
+
+2.过滤导致倾斜的Key
+
+聚合源数据的思路:
+
+spark作业的数据来源，通常是从hive表。对于spark作业的输入源头，可以将同一key的数据进行拼接，对于这种操作，之后可能就没有shuffle操作了，何来数据倾斜？
+
+如果没法对每一个key进行聚合出来一条数据。可以对于数据进行粗粒度的聚合，比如根据时间或者地域进行聚合，尽量去聚合，减少每个key的数量，也许聚合到比较粗的粒度后，原来的数据减少了，减轻了数据倾斜的现象和问题。