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数据倾斜

倾斜原因: map输出数据按key Hash的分配到reduce中,由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 1)、key分布不均匀; 2)、业务数据本身的特性; 3)、建表时考虑不周; 4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免:对于key为空产生的数据倾斜,可以对其赋予一个随机值。 解决方案 1>.参数调节: hive.map.aggr = true hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定位true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的;第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中),最后完成最终的聚合操作。 2>.SQL 语句调节: 1)、选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作,以达到两表做join 的时候,数据量相对变小的效果。 2)、大小表Join: 使用map join让小的维度表(1000 条以下的记录条数)先进内存。在map端完成reduce. 4)、大表Join大表: 把空值的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同的reduce上,由于null 值关联不上,处理后并不影响最终结果。 5)、count distinct大量相同特殊值: count distinct 时,将值为空的情况单独处理,如果是计算count distinct,可以不用处理,直接过滤,在最后结果中加1。如果还有其他计算,需要进行group by,可以先将值为空的记录单独处理,再和其他计算结果进行union。

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