Hive数据倾斜优化和分区

二、Hive数据倾斜问题优化

1.现象

当Hive放生数据倾斜的时候，我们在使用HQL运行mr的时候可以发现，mapreduce卡在99%

2.当Hive发生数据倾斜的时候我应该怎么办呢？

第一种方案，数据倾斜五分就是key的数据量非常不均匀，我们可以开启map聚合的参数（hive.map.aggr=ture），开启之后会把数据现在map端进行聚合，当reduce端聚合的时候就只需要聚合map端聚合完的参数就可以了

第二种是当大表和小表进行JOIN的时候，也可能导致数据倾斜。为了解决这个问题，考虑使用到mapjoin，mapjoin会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和在内存中表的数据进行匹配，由于mapjion是在map端进行了join操作，省去了reduce的运行，所以效率会快很多

第三种是当大表和大表join的时候发生数据倾斜，具体操作室建立一个numbers表，其值只有一列int 行，比如从1到10（具体值可根据倾斜程度确定），然后放大B表10倍，再取模join

三、分区

1.Hive静态分区

就是在不开启动态分区的条件下都是静态分区，使用方式就是HQL

1. Hive动态分区

1）参数设置

· 开启动态分区

启用动态分区功能    hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

注：hive2.x该参数默认为true，1.x为false

· 模式设置（严选模式/非严选模式）

设置这个参数为nostrict

hive> set hive.exec.dynimac.partiton.mode=nostrict

 默认情况下是strict

2）动态分区的相关参数

hive.exec.max.dynimac.partition.pernode  这个参数表示每个mr执行的节点上，能创建的最大分区数量（默认100）

hive.exec.max.dynimac.partition  这个参数表示所有mr执行的节点上，能创建的最大分区数量（默认1000）

hive.exec.max.creat.files  这个参数代表所有mr job能创建文件的最大数量

3）动态分区加载数据的方法

第一步：创建原数据表

第二部：load data加载数据到原数据表

第三部：使用from into table inset into table select 。。。。加载数据

4）静态分区与动态分区的区别

静态分区是手动指定分区的，动态分区是根据数据来判断

5）静态分区结合动态分区使用

动静结合使用的话，静态分区值必须在动态分区值的前面

最后

以上就是专注小蝴蝶为你收集整理的Hive数据倾斜优化和分区的全部内容，希望文章能够帮你解决Hive数据倾斜优化和分区所遇到的程序开发问题。

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