当处理倾斜数据时，Apache Spark提供了多种解决方案。其中之一是使用复合键进行处理。下面是一个使用复合键处理倾斜数据的代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

object SkewDataHandling {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SkewDataHandling")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 读取数据
    val data = spark.read
      .option("header", "true")
      .csv("path/to/input.csv")

    // 添加一个用于处理倾斜数据的列
    val skewedData = data.withColumn("skew_key", concat(col("key"), lit("_"), monotonically_increasing_id()))

    // 计算每个键的出现次数
    val keyCounts = skewedData.groupBy("skew_key").count()

    // 找到出现次数最多的键
    val maxCount = keyCounts.agg(max("count")).first().getLong(0)

    // 过滤出出现次数最多的键的数据
    val hotKeysData = keyCounts.filter(col("count") === maxCount)
      .select("skew_key")
      .join(skewedData, Seq("skew_key"), "inner")
      .drop("skew_key")

    // 处理倾斜键的数据
    val processedData = data.except(hotKeysData)

    // 处理倾斜键的数据
    val skewedData = data.join(hotKeysData, Seq("key"), "inner")

    // 继续处理倾斜键的数据
    // ...

    // 将处理后的数据保存到磁盘上
    processedData.write
      .option("header", "true")
      .csv("path/to/output.csv")

    spark.stop()
  }
}

这个示例中，我们首先读取数据，然后为每个键创建一个带有唯一标识符的复合键。接下来，我们计算每个复合键的出现次数，并找到出现次数最多的键。然后，我们筛选出出现次数最多的键的数据，并将其与原始数据进行比较，以处理倾斜键的数据。最后，我们将处理后的数据保存到磁盘上。

请注意，这只是处理倾斜数据的一种方法。实际上，还有其他方法，如使用随机前缀或使用自定义分区器等。具体的方法取决于数据的特点和需求。