要避免数据湖中的重复分区，可以使用以下解决方法：

1. 使用Spark进行分区去重：

from pyspark.sql.functions import col

# 读取数据湖中的数据
df = spark.read.parquet("s3://path/to/data")

# 去除重复分区
df = df.dropDuplicates(["partition_column"])

# 保存去重后的数据
df.write.parquet("s3://path/to/clean_data")

2. 使用Hive进行分区去重：

-- 创建临时表
CREATE TABLE temp_table
PARTITIONED BY (partition_column)
AS
SELECT * FROM original_table
;

-- 从临时表中插入去重后的数据
INSERT OVERWRITE TABLE clean_table
PARTITION (partition_column)
SELECT * FROM temp_table
GROUP BY partition_column
;

-- 删除临时表
DROP TABLE temp_table;

在上述代码示例中，partition_column 是用于分区的列名。根据具体情况，可以将代码示例中的数据湖路径和表名进行替换，以适应实际需求。请注意，这只是一种解决方法，具体的实现方式可能因为数据湖的架构和工具的不同而有所差异。