Hive資料傾斜調優

開發人員首先要確認幾點：

需要計算的指標真的需要從資料倉儲的公共明細層來自行彙總嗎？資料團隊開發的公共彙總層是否可以滿足其要求了？

真的需要掃瞄這麼多分割槽嗎？能掃瞄一周的就不掃瞄一年的。

盡量不要使用select * from table這樣的詞語，能指定哪一列就用那一列，盡量新增過濾條件。

輸入檔案不要大量小檔案，小檔案可以先合併成大檔案。

如果以上問題都排完雷了，資料傾斜問題依然存在，那我們繼續往下看~

情形

後果

join

其中乙個表較小，

但是key集中

分發到某乙個或幾個reduce上的資料遠高於平均值

大表與大表，但是分桶的判斷欄位0值或空值過多

這些空值都由乙個reduce處理，灰常慢

group by

group by 維度過小，

某值的數量過多

處理某值的reduce灰常耗時

count distinct

某特殊值過多

處理此特殊值的reduce耗時

key分布不均勻

業務資料本身的特性

建表時考慮不周

某些sql語句本身就有資料傾斜

任務進度長時間維持在99%（或100%），檢視任務監控頁面，發現只有少量（1個或幾個）reduce子任務未完成。因為其處理的資料量和其他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。最長時長遠大於平均時長。

舉例：比如按照經銷商的**商來做group by，那麼有些大經銷商就有很多訂單，而一些小經銷商只有幾個訂單，那麼分配給發大經銷商的reduce task就有許多訂單，所以造成資料傾斜。

解決：引數設定

hive.map.aggr = true

hive.groupby.skewindata=true

在開發過程中，要小心使用count distinct。

舉例：

select count(distinct user) from table

解決：sql優化

由於必須要去重了，所以hive會把所有的map階段輸出都放在乙個reduce上，造成效能問題，所以通過group by再count進行優化。

select count(*)from(  select user  from table  group by user) tmp

舉例：有兩個表，乙個是**商，乙個是訂單，**商的表不會很大，因為**商就這麼點兒人，而訂單的表就很大了。兩個表join一下，就是乙個很經典的大表join小表問題。

解決：mapjoin hint的方式

select /*
+mapjoin(b小表)
*/

舉例：有兩個表，a表表示買家賣家的交易彙總表，b表表示賣家的段位評級。想要獲得賣家在各個級別賣家的成交比例。

如某個買家：金冠店：40%，皇冠店：30%，鑽石店：20%，星級店：10%

這兩個表都會很大，超過mapjoin1g的限制，所以需要找其他方法解決。

如果大表和大表進行join操作，則可採用skewjoin

skewjoin原理

對於skewjoin.key，在執行job時，將它們存入臨時的hdfs目錄。其它資料正常執行

對傾斜資料開啟map join操作，對非傾斜值採取普通join操作

將傾斜資料集和非傾斜資料及進行合併操作

該引數為在執行時動態指定資料進行skewjoin，一般和hive.skewjoin.key引數一起使用

set hive.optimize.skewjoin=true
;  set hive.skewjoin.key=100000;

以上引數表示當記錄條數超過100000時採用skewjoin操作

此思路有兩種途徑：限制行和列

限制行的思路是比如不需要join b表全部，只需要join a表中存在的就行，比如過濾掉90天內沒交易過的賣家

限制列的思路是只取需要的字段

解決場景是傾斜的值明確且數量很少，如用null引起的值。

核心是將這些傾斜的值發放到隨機的reduce，具體做法是在join時對這些特殊的值concat隨機數，從而達到隨即分發的目的。

on (case when a.user_id is null then concat('hive',rand()) else a.user_id end) = b.user_id

最徹底的方式就是動態一分為二，將傾斜和不傾斜的值分開處理，如果不傾斜的直接正常join，如果傾斜的找出來做mapjoin，最後結果union all即可。

場景：如日誌中，常會有資訊丟失的問題，比如日誌中的 user_id，如果取其中的 user_id 和使用者表中的user_id 關聯，會碰到資料傾斜的問題。

解決方法1：user_id為空的不參與關聯

select *from log a

join users b

on a.user_id is not

null

and a.user_id =b.user_id

union all

select *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 變成乙個字串加上隨機數，就能把傾斜的資料分到不同的reduce上 ,解決資料傾斜問題。

場景：使用者表中user_id欄位為int，log表中user_id欄位既有string型別也有int類型。當按照user_id進行兩個表的join操作時，預設的hash操作會按int型的id來進行分配，這樣會導致所有string型別id的記錄都分配到乙個reducer中。

解決方法：把數字型別轉換成字串型別

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

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