请描述在Spark SQL中遇到数据倾斜问题时，你通常采取的解决方案是什么？

解答思路：

在Spark SQL处理大数据时，数据倾斜是一个常见的问题，它可能导致任务执行的不均衡，使得某些任务运行缓慢甚至失败。数据倾斜的产生主要是因为某些key的数据量远大于其他key，导致处理这些key的任务所需的时间远多于处理其他key的任务。解决数据倾斜的问题主要可以从以下几个方面入手：

最优回答：

Spark SQL的数据倾斜解决方案主要包括以下几点：

1. 业务优化：尽量避免设计导致数据倾斜的业务场景，例如在数据分区时尽量保证每个分区的数据量均衡。
2. 数据预处理：通过数据重分区、过滤掉倾斜的key等方式，减少数据倾斜的程度。
3. 使用Salting技术：给倾斜的key添加随机前缀，使其分散到不同的partition中，避免单点压力过大。
4. 优化SQL查询：针对Spark SQL的查询进行优化，避免使用可能导致数据倾斜的查询语句。
5. 动态资源分配：根据任务的实际情况动态调整资源分配，确保处理大数据量的任务有足够的资源。