hive大數據傾斜的原因有哪些

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1數據傾斜的原因

1.1操作：

1.2原因：

1)、key分布不均勻

2)、業務數據本身的特性

3)、建表時考慮不周

4)、某些SQL語句本身就有數據傾斜

1.3表現：

任務進度長時間維持在99%（或100%），查看任務監控頁面，發現只有少量（1個或幾個）reduce子任務未完成。因為其處理的數據量和其他reduce差異過大。

單一reduce的記錄數與平均記錄數差異過大，通常可能達到3倍甚至更多。 最長時長遠大于平均時長。

2數據傾斜的解決方案

2.1參數調節：

hive.map.aggr=true

Map 端部分聚合，相當于Combiner

hive.groupby.skewindata=true

有數據傾斜的時候進行負載均衡，當選項設定為 true，生成的查詢計劃會有兩個 MR Job。第一個 MR Job 中，Map 的輸出結果集合會隨機分布到 Reduce 中，每個 Reduce 做部分聚合操作，并輸出結果，這樣處理的結果是相同的 Group By Key 有可能被分發到不同的 Reduce 中，從而達到負載均衡的目的；第二個 MR Job 再根據預處理的數據結果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（這個過程可以保證相同的 Group By Key 被分布到同一個 Reduce 中），最后完成最終的聚合操作。

2.2 SQL語句調節：

如何Join：

關于驅動表的選取，選用join key分布最均勻的表作為驅動表

做好列裁剪和filter操作，以達到兩表做join的時候，數據量相對變小的效果。

大小表Join：

使用map join讓小的維度表（1000條以下的記錄條數） 先進內存。在map端完成reduce.

大表Join大表：

把空值的key變成一個字符串加上隨機數，把傾斜的數據分到不同的reduce上，由于null值關聯不上，處理后并不影響最終結果。

count distinct大量相同特殊值

count distinct時，將值為空的情況單獨處理，如果是計算count distinct，可以不用處理，直接過濾，在最后結果中加1。如果還有其他計算，需要進行group by，可以先將值為空的記錄單獨處理，再和其他計算結果進行union。

group by維度過小：

采用sum() group by的方式來替換count(distinct)完成計算。

特殊情況特殊處理：

在業務邏輯優化效果的不大情況下，有些時候是可以將傾斜的數據單獨拿出來處理。最后union回去。

3典型的業務場景

3.1空值產生的數據傾斜

場景：如日志中，常會有信息丟失的問題，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和 用戶表中的user_id 關聯，會碰到數據傾斜的問題。

解決方法1： user_id為空的不參與關聯（紅色字體為修改后）

select * from log a  join users b  on a.user_id is not null
  and a.user_id = b.user_idunion allselect * from log a  where a.user_id is null;

解決方法2 ：賦與空值分新的key值

select *
  from log a  left outer join users b  on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;

結論：方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作業數也少了。解決方法1中 log讀取兩次，jobs是2。解決方法2 job數是1 。這個優化適合無效 id (比如 -99 , ’’, null 等) 產生的傾斜問題。把空值的 key 變成一個字符串加上隨機數，就能把傾斜的數據分到不同的reduce上 ,解決數據傾斜問題。

3.2不同數據類型關聯產生數據傾斜

場景：用戶表中user_id字段為int，log表中user_id字段既有string類型也有int類型。當按照user_id進行兩個表的Join操作時，默認的Hash操作會按int型的id來進行分配，這樣會導致所有string類型id的記錄都分配到一個Reducer中。

解決方法：把數字類型轉換成字符串類型

select * from users a  left outer join logs b  on a.usr_id = cast(b.user_id as string)

3.3小表不小不大，怎么用 map join 解決傾斜問題

使用 map join 解決小表(記錄數少)關聯大表的數據傾斜問題，這個方法使用的頻率非常高，但如果小表很大，大到map join會出現bug或異常，這時就需要特別的處理。 以下例子:

select * from log a  left outer join users b  on a.user_id = b.user_id;

users 表有 600w+ 的記錄，把 users 分發到所有的 map 上也是個不小的開銷，而且 map join 不支持這么大的小表。如果用普通的 join，又會碰到數據傾斜的問題。

解決方法：

select /*+mapjoin(x)*/* from log a
  left outer join (
    select  /*+mapjoin(c)*/d.*
      from ( select distinct user_id from log ) c
      join users d
      on c.user_id = d.user_id
    ) x
  on a.user_id = b.user_id;

假如，log里user_id有上百萬個，這就又回到原來map join問題。所幸，每日的會員uv不會太多，有交易的會員不會太多，有點擊的會員不會太多，有傭金的會員不會太多等等。所以這個方法能解決很多場景下的數據傾斜問題。

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