Hive--数据倾斜以及解决方案

数据倾斜

一：什么是数据倾斜？

​ 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 ，简单来说就是大量相同的key被partition到同一个分区里面导致某些或者某个reducetask压力过大,而一些reducetask闲住。这样也违背了并行计算的初衷。

二：数据倾斜的主要表现？

​ 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。 单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大 于平均时长。

三：不容易产生数据倾斜的情况？

1）聚合函数 和 group by 一起使用的时候 ，在map端默认执行执行 combiner ，combiner是在map阶段,reduce之前的一个中间阶段,在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并,可以看做是local reduce,然后再交给reduce来处理,这样做的好处很多,即减轻了map端向reduce端发送的数据量（减轻了网络带宽）,也减轻了map端和reduce端中间的shuffle阶段的数据拉取数量(本地化磁盘IO速率),

2）只有map操作的时候，map中的key是唯一的，就不会存在很多相同的key被partiton到同一个分区；

3)某些查询hql语句 不会转换为mr
select * from stu_managed01
select * from stu_managed01 where age>19
select * from stu_managed01 where age>19 limit 3
select sid,name from stu_managed01 limit 10;

hive fetch 抓取
流
读取hdfs的数据的时候没有mr的参与：
通过命令行设置set hive.fetch.task.conversion=
1.none
这个参数禁用
所有的操作都没有fetch
都要转换为mr
2.minimal
SELECT *, FILTER on partition columns (WHERE and HAVING clauses), LIMIT only
1）select *
2) where 是分区字段
3）limit
3.more
SELECT, FILTER, LIMIT only (including TABLESAMPLE, virtual columns)
1）select 表任何原生字段
2）where
3）limit
group by
order by
distinct
聚合
mr

四:哪些场景容易产生数据倾斜？

1. group by不和聚合函数一起使用的时候；
2. count(distinct)，在数据量大的情况下，容易数据倾斜，因为 count(distinct)是按 group by 字段分组，按 distinct 字段排序；
3. 小表关联超大表 join

五：产生数据倾斜的原因？

• key 分布不均匀
• 业务数据本身的特性
• 建表考虑不周全
• 某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜

六：数据倾斜的具体场景分析？

1）表连接的关联建存在大量空值

原因：

一旦关联键存在大量空值，在reduce的时候，大量null会被分配到一个redecetask中，可以去除null值，但是这就需要判断和解决null的问题，这需要计算，无疑增大了某一reducetask的压力，从而造成数据倾斜

解决方案：

1）null值不参与连接
select
*
from user a
join (
select * from log where userid is not null
) b on a.userid=b.userid
union
select null,null,null,* from log where userid is null;

 2)null值加随机数,这样null就不会都被分到一个reducetask中
select * from log a left outer join user b on
case when a.user_id is null then concat('hive',rand())
else a.user_id end = b.user_id;

2)关联键字段类型不一致

原因：

例如两个表连接，关联字段一个是int类型一个是string类型，会强制将string类型转换为int类型，但是有的转换不了，这样就会转化为空值，又变成了大量空值造成数据倾斜

解决方案：

将字段类型统一
select * from user a left outer join log b on b.user_id = cast(a.user_id as string);

3）大小表关联产生数据倾斜

这里怎么理解大表还是小表：hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000//23.8M系统默认的小表大小，因为表的大小于23.8M，join就是mapjoin,一旦表的大小超过23.8M就是reducejoin;

①小表和大表连接

当小表的大小下雨23.8M的时候，join执行的是mapjoin,不会产生数据倾斜；

②中表和大表连接

当一张表的大小超过23.8M，但是数据量不是特别大的时候，可以称之为中表，这时候如果硬件物理内存足够，可以强制进行mapjoin,这样就可以避免数据倾斜

MapJoin 具体用法：
select /* +mapjoin(a) */ a.id aid, name, age from a join b on a.id = b.id;
select /* +mapjoin(movies) */ a.title, b.rating from movies a join ratings b on a.movieid =
b.movieid;

还可以通过hive参数的配置来解决什么时候是mapjoin

set hive.auto.convert.join=true;
//设置 MapJoin 优化自动开启
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000
//设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化

③大表和大表连接

解决方式一：

将两个大表切分为小表，分别再mapjoin;

解决方式二：

瘦身，通过过滤掉表中业务需求用不到的东西从而达到瘦身的目的；

例如：有日志表log和用户表user;其中要查询活跃的用户的日志信息，可以通过日志表达到对用户表的过滤，有日志信息的用户才是活跃用户；

①求出log表中的独立用户
select distinct user_id
from log;
②对user表进行过滤，只要log表中存在的用户
select /*+mapjoin(b)*/
a*
from user a join
(select distinct user_id
from log)b on
a.user_id =b.user_id;
③真正的连接
select *
from
(select /*+mapjoin(b)*/
a*
from user a join
(select distinct user_id
from log)b on
a.user_id =b.user_id) c join log d on c.user_id=d.user_id;

最后

以上就是忐忑钢笔为你收集整理的Hive--数据倾斜以及解决方案的全部内容，希望文章能够帮你解决Hive--数据倾斜以及解决方案所遇到的程序开发问题。

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