Hive优化---mapjoin和union all避免数据倾斜
mapjoin和union all避免数据倾斜
发生数据倾斜时，通常的现象是：
- 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。
- 查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
数据倾斜一般是由于代码中的join或group by或distinct的key分布不均导致的，大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务可以规避的。如果确认业务需要这样倾斜的逻辑.
- 对于join，使用map join，即在查询头添加map join hint，例如
select /*+MAPJOIN(b)*/ * from a join b on a.id =b.id
将会把join转换为mapjoin，且将b表作为小表处理。
- 对于group by或distinct，使用两次MR优化，即设定参数: hive.groupby.skewindata=true
- 随机数解决数据倾斜
二、MAPJOIN 结合 UNIONALL
原始sql：
select a.*,coalesce(c.categoryid,’NA’) as app_category
from (select * from t_aa_pvid_ctr_hour_js_mes1
) a
left outer join
(select * fromt_qd_cmfu_book_info_mes
) c
on a.app_id=c.book_id;
速度很慢，老办法，先查下数据分布。
select *
from
(selectapp_id,count(1) cnt
fromt_aa_pvid_ctr_hour_js_mes1
group by app_id) t
order by cnt DESC
limit 50;
数据分布如下：
NA 617370129
2 118293314
1 40673814
d 20151236
b 1846306
s 1124246
5 675240
8 642231
6 611104
t 596973
4 579473
3 489516
7 475999
9 373395
107580 10508
我们可以看到除了NA是有问题的异常值，还有appid=1~9的数据也很多，而这些数据是可以关联到的，所以这里不能简单的随机函数了。而t_qd_cmfu_book_info_mes这张app库表，又有几百万数据，太大以致不能放入内存使用mapjoin。
解决方案：
select a.*,coalesce(c.categoryid,’NA’) as app_category
from –if app_id isnot number value or <=9,then not join
(select * fromt_aa_pvid_ctr_hour_js_mes1
where cast(app_id asint)>9
) a
left outer join
(select * fromt_qd_cmfu_book_info_mes
where cast(book_id asint)>9) c
on a.app_id=c.book_id
union all
select /*+ MAPJOIN(c)*/
a.*,coalesce(c.categoryid,’NA’) as app_category
from –if app_id<=9,use map join
(select * fromt_aa_pvid_ctr_hour_js_mes1
wherecoalesce(cast(app_id as int),-999)<=9) a
left outer join
(select * fromt_qd_cmfu_book_info_mes
where cast(book_id asint)<=9) c
–if app_id is notnumber value,then not join
on a.app_id=c.book_id
首先将appid=NA和1~9的数据存入一组，并使用mapjoin与维表（维表也限定appid=1~9，这样内存就放得下了）关联，而除此之外的数据存入另一组，使用普通的join，最后使用union
all 放到一起。