Hadoop之旅--Hadoop数据倾斜的记录

hadoop不怕数据量大，最怕数据倾斜数据倾斜，
我到过的处理的方式
1.mapjoin方式
/*+ MAPJOIN(c,d,e,f) */
其中c,d,e,f是你小表，也就是说可能会倾斜数据的表；
但是对于join，在判断小表不大于1G的情况下，使用map join，也就是要考虑c,d,e,f等表的大小，不能超过内存限制，否则会出现OOM错误；

2.控制空值分布

select 
	'${date}' as thedate,
	a.search_type,
	a.query,
	a.category,
	a.cat_name,
	a.brand_id,
	a.brand_name,
	a.dir_type,
	a.rewcatid,
	a.new_cat_name,
	a.new_brand_id,
	f.brand_name as new_brand_name,
	a.pv,
	a.uv, 
	a.ipv,
	a.ipvuv,
	a.trans_amt,
	a.trans_num,
	a.alipay_uv
from fdi_search_query_cat_qp_temp a
left outer join brand f
on      
	 f.pt='${date}000000'
	and case when a.new_brand_id is null then concat('hive',rand() ) else a.new_brand_id end = f.brand_id;

这样的写法把空值的 key 变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。

如果上述的方法还不能解决，比如当有多个JOIN的时候，建议建立临时表，然后拆分HIVE SQL语句；
关于数据倾斜，阿里集团数据平台上的博客文章有很好的几个方法，敢兴趣的人也可以去看一下： http://www.tbdata.org/archives/2109

3.关于nonstrict
join同样一张表多次的时候，会出现这样的错误信息：
FAILED: Error in semantic analysis: In strict mode, cartesian product is not allowed. If you really want to perform the operation, set hive.mapred.mode=nonstrict
解决方式是在SQL前面加上如下：
set hive.mapred.mode=nonstrict;
strict模式在下面三种情况下有限制：
(1) partition表需要加上分区裁剪
(2) order by 只有一个reduce，需要加上limit
(3) join时，如果只有一个reduce，笛卡尔积不支持。

HIVE小技巧：
1.hive sql中：
sum(t.shop_gmvcount + t.GMVCOUNT_NEW + t.auc_shop_gmvcount +  t.spu_gmv_cnt) gmv_cnt,
这样的统计结果，当t.t.shop_gmvcount为NULL时，即使后面的t.GMVCOUNT_NEW 不为null，那么总计的结果这个计算仍然是NULL;
修改的方法是：采用sum(coalesce(t.shop_gmvcount,cast(0 as bigint)) + coalesce(t.GMVCOUNT_NEW,cast(0 as bigint))
这样的方式，coalesce函数类似于ORACLE数据库里面的nvl

2。join中where的过滤，on里面才能起到表的过滤，放在where里面起不到提前过滤的情况；

3.left semi jioin的使用
LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。