本发明公开了一种基于数据倾斜模型的动态分区方法及系统，涉及大数据技术领域，包括收集数据并对数据做预处理，建立数据倾斜评估模型对预处理的数据进行预测，根据数据特征预测作业处理过程中的数据倾斜程度，确定分区优化策略，设计评估实验对动态分区与静态分区作比较，并对动态分区进行重复优化。本发明提出基于数据倾斜模型的动态分区算法，该算法可以根据所处理数据的倾斜程度，选择适合的分区策略，使用基于Spark动态分区的三种优化方法的算法，来处理数据性能的对比实验，设计并且验证上述动态分区方案的普适性和高效性，能够使得整个计算集群的负载均衡，充分利用集群的计算资源，更高效地完成数据的处理和计算。