数据轧差（Data Skew）是指在数据分布不均匀的情况下，数据处理任务的负载不平衡现象。当数据集被分布到不同的计算节点上时，由于某些节点上的数据量过大或过小，导致任务的执行时间不均匀，从而影响整个系统的性能。

数据轧差可能导致以下问题：

1. 延迟增加：当某些节点上的数据量过大时，该节点的处理任务会变得更加繁重，导致任务执行时间延长，整个系统的响应时间增加。

2. 资源浪费：在存在数据轧差的情况下，一些节点上的资源可能被闲置，而其他节点上的资源则过度利用，造成了资源的浪费。

3. 系统不稳定：数据轧差会导致负载不均衡，一些节点可能会因为过度负载而崩溃或失效，从而影响整个系统的稳定性。

为了解决数据轧差问题，可以采取以下措施：

1. 数据重分布：将数据重新分布到不同的节点上，使得每个节点上的数据量大致相等。可以通过数据倾斜检测算法来识别数据倾斜的节点，并采取相应的重分布策略。

2. 并行计算框架优化：在使用并行计算框架时，可以根据数据的分布情况，合理划分任务并调整任务的分配策略，以实现负载均衡。

3. 动态调整资源：根据节点的负载情况，动态调整资源分配，将资源分配给负载较重的节点，以平衡系统的负载。

4. 数据预处理：通过对数据进行预处理，如数据分桶、数据压缩等，可以减少数据倾斜的发生，从而降低数据轧差的程度。

总之，数据轧差是数据处理任务中常见的问题，会影响系统的性能和稳定性。通过合理的数据分布、任务调度和资源调整等方法，可以有效地解决数据轧差问题，提升系统的整体性能。