Hive解决数据倾斜问题

概述:

什么事数据倾斜以及数据倾斜是怎么产生的？

简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。
举个 word count 的入门例子，它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 value 相加，得出 “aaa” 出现的次数。若进行 word count 的文本有100G，其中 80G 全部是 “aaa” 剩下 20G 是其余单词，那就会形成 80G 的数据量交给一个 reduce 进行相加，其余 20G 根据 key 不同分散到不同 reduce 进行相加的情况。如此就造成了数据倾斜，临床反应就是 reduce 跑到 99%然后一直在原地等着 那80G 的reduce 跑完。

如此一来 80G 的 aaa 将发往同一个 reducer ，由此就可以知道 reduce 最后 1% 的工作在等什么了。

为什么说数据倾斜与业务逻辑和数据量有关？

从另外角度看数据倾斜，其本事还是在单台节点在执行那部分数据reduce任务的时候，由于数据量大，跑不动，造成任务卡住。若是这台机器内存够大，CPU、网络等资源充足，跑80G 左右的数据量和跑10M 数据量所耗时间不是很大差距，那么也就不存在问题，倾斜就倾斜吧，反正机器跑的动。所以机器配置和数据量存在一个合理的比例，一旦数据量远超机器的极限，那么不管每个key的数据如何分布，总会有一个key的数据量超出机器的能力，造成 reduce 缓慢甚至卡顿。

业务逻辑造成的数据倾斜会多很多，日常使用过程中，容易造成数据倾斜的原因可以归纳为几点：
1）group by
2）distinct count(distinct xx)
3）join