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Hive中的数据倾斜_hive数据倾斜实例

作者：小丑西瓜9 | 2024-05-17 09:29:49

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hive数据倾斜实例

列举Hive中出现数据倾斜的几种情况：

一、没开Map端聚合产生的计算不均衡

例如有一张客户表customer，里面存有客户ID（cust_id）和性别（gender），男女各1亿条记录，cust_id没有重复。

现在要按性别分组统计记录数：

select gender, count(1)
  from customer
 group by gender;

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没开Map端聚合的数据处理流程如下：
在这里插入图片描述
可以看到，假设Map有1万个，Map直接把groupby_key 当作reduce_key发送给Reduce做聚合，虽然Map有很多个，但Reduce只有两个在做聚合，每个Reduce处理1亿条记录，就样就导致了计算不均衡的现象。

可以通过设置参数hive.map.aggr=true来解决这个问题，此参数控制在group by的时候是否在Map端做局部聚合，这个参数默认是打开的。参数打开后的数据处理流程如下：
在这里插入图片描述
可以看到，由于Map端已经做了局部聚合，虽然最后还是只有两个Reduce做最后的聚合，但是每个Reduce只用处理1万行记录，而优化前要处理1亿行，是优化前的万分之一。

Map端聚合默认是打开的，但不是所有的聚合都需要这个优化。考虑前面的SQL，如果groupby_key是客户ID，而客户ID没有重复，此时Map端聚合就没有太大意义，反而会增加资源消耗。

select cust_id, count(1) 
  from customer
 group by cust_id;

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可以通过下面两个参数控制关闭Map端聚合的策略：

hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000
Hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5

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Map开始的时候，先尝试给前100000 条记录做hash聚合，如果聚合后的记录数/100000>0.5，说明这个groupby_key没有什么重复的，再继续做局部聚合没有意义，100000条记录后就自动关闭Map端聚合开关。

二、distinct产生的计算不均衡

例如下面的SQL：

select gender,count(distinct cust_id)  
  from customer
 group by gender;

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由于Map需要保存所有的cust_id ，Map端聚合开关会自动关闭，导致只有2个Redcue做聚合，每个Reduce处理1亿条记录。 数据处理流程如下：
在这里插入图片描述

可以通过设置下面参数来解决这个问题：

hive.groupby.skewindata =true

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这个参数决定group by操作是否支持倾斜数据。（注意，只能对单个字段聚合。）控制生成两个MR Job：

在第一个MapReduce中，Map的输出结果随机分布到 Reduce 中，reduce_key是gender+cust_id。因为cust_id是一个随机散列的值，因此Reduce计算是很均匀的。这样处理的结果是，相同的 Group By Key 有可能分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的。数据处理流程如下：
在这里插入图片描述
在第二个MapReduce中，会根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce 中（这个过程可以保证相同的Group By Key分布到同一个Reduce中），完成最终的聚合操作。虽然最后也只有两个Redcue计算也没有关系，因为绝大部分计算量已经在第一个MR完成。数据处理流程如下：
在这里插入图片描述
hive.groupby.skewindata默认是关闭的，因此如果确定有不均衡的情况，需要手动打开这个开关。当然，并不是所有的有distinct的group by都需要打开这个开关，比如下面的SQL：

select cust_id,count (distinct gender) 
  from customer 
 group by cust_id;

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因为cust_id是一个散列的值，因此已经是计算均衡的了，所有的reduce都会均匀计算。只有在groupby_key不散列，而distinct_key散列的情况下才需要打开这个开关，其他的情况Map端聚合优化就足矣。

三、Join 中的计算均衡优化

在Hive中，join操作一般都是在Reduce阶段完成的，写SQL的时候要注意把小表放在join的左边，原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生out of memory错误的几率。一个大表和一个配置表的reduce join经常会引起计算不均衡的情况。

比如配置表gender_config(gender_id int, gender string,)。把“男”“女”字符串映射成一个id。配置表和上面的customer表join的SQL如下：

select t2.cust_id, 
       t1.gender_id 
  from gender_config t1
  join customer t2
    on t1.gender=t2.gender;

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只有“男”“女”两个值，Hive处理join的时候把join_key作为reduce_key,因此会出现和group by类似的Reduce计算不均衡现象，只有两个Reduce参与计算，每个Reduce计算1亿条记录。数据处理流程如下： 在这里插入图片描述
这种大表和配置表join的不均衡现象，通常采用mapjoin的方式来解决。目前hive是采用/*+ MAPJOIN(gender_config) */提示的方式告诉翻译器把SQL翻译成mapjoin，提示里必须指明配置表是哪个。

select /*+ MAPJOIN(gender_config) */ t2.cust_id, 
       t1.gender_id 
  from gender_config t1
  join customer t2
    on t1.gender=t2.gender;

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一个大表和一个小配置表的map join里面，每个Map会把小表读到hash table，然后和大表做hash join。数据处理流程如下：
在这里插入图片描述
map join的关键是小表能放入map进程的内存，如果内存放不下会序列化到硬盘，效率会直线下降。成千上万个Map从HDFS读这个小表进自己的内存，使得小表的读操作变成这个join的瓶颈，甚至有些时候有些Map读这个小表会失败（因为同时有太多进程读了），最后导致join失败。临时解决办法是增加小表的副本个数。

下一步优化可以考虑把小表放入Distributed Cache里，Map读本地文件即可。 方法如下 ：

1、创建MapJoin 类：

package hadoop;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MapJoin {
    static class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{
        //用来缓存小文件（性别配置文件中的数据）
        Map<String, String> genderConfigMap = new HashMap<String,String>();
        Text k = new Text();
        /*
         * 源码中能看到在循环执行map()之前会执行一次setUp方法,可以用来做初始化
         */
        @Override
        protected void setup(Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //将性别配置文件中的数据写到缓存中,千万别写成/gender_config.data否则会提示找不到该文件
            BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("gender_config.data")));
            String line = null;
            while((line=br.readLine())!=null){
                //一行数据格式为1,男（性别id，性别），因为性别配置表和客户表通过性别字段join，所以key为性别，value为性别id
                String[] fields = line.split(",");
                genderConfigMap.put(fields[1], fields[0]);
            }
        }
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //一行客户数据    格式为 C000010000,男（客户id，性别）
            String line = value.toString();
            String[] fields = line.split(",");
            //根据性别配置数据在缓存中找出对应性别id，进行串接
            String genderId = genderConfigMap.get(fields[1]);
            k.set(line+","+genderId);
            context.write(k, NullWritable.get());
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //jar包位置
        job.setJarByClass(MapJoin.class);

        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        //设置最终输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        //指定需要缓存一个文件到所有的maptask运行节点工作目录
//      job.addArchiveToClassPath(archive);缓存jar包到task运行节点的classpath中
//      job.addCacheArchive(uri);缓存压缩包到task运行节点的工作目录
//      job.addFileToClassPath(file);//缓存普通文件到task运行节点的classpath中

        //将性别配置文件缓存到task工作节点的工作目录中去
        //缓存普通文件到task运行节点的工作目录(hadoop帮我们完成)
        job.addCacheFile(new URI("hdfs://10.200.4.117:9000/mapjoincache/gender_config.data"));

        //不需要reduce,那么也就没有了shuffle过程
        job.setNumReduceTasks(0);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        boolean ex = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(ex?0:1); 
    }
}


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2、测试：

1）将以上工程打成mapjoin.jar包上传到集群的NameNode；

2）在任意节点创建客户文件和性别配置文件（customer.data和gender_config.data）：

vi customer.data 

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输入以下内容：

C000010000,男
C000010001,男
C000010002,男
C000010003,男
C000010004,男
C000010005,男
C000010006,男
C000010007,男
C000010008,男
C000010009,男
C000020000,女
C000020001,女

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vi gender_config.data 

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输入以下内容：

1,男
2,女

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3）创建HDFS输入目录/mapjoincache/input，将customer.data传上去：

hdfs dfs -mkdir -p /mapjoincache/input
hdfs dfs -put customer.data /mapjoincache/input

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4）将gender_config.data放到HDFS的/mapjoincache目录下：

hdfs dfs -put gender_config.data /mapjoincache

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5）在NameNode运行程序：

hadoop jar mapjoin.jar hadoop.MapJoin /mapjoincache/input /mapjoincache/output

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日志如下：

[hadoop@oracle02 hadoop]$ hadoop jar mapjoin.jar hadoop.MapJoin /mapjoincache/input /mapjoincache/output
Mar 29, 2019 6:10:55 PM org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader <clinit>
WARNING: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Mar 29, 2019 6:10:55 PM org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy createRMProxy
INFO: Connecting to ResourceManager at /10.200.4.117:8032
Mar 29, 2019 6:10:56 PM org.apache.hadoop.mapreduce.JobResourceUploader uploadFiles
WARNING: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat listStatus
INFO: Total input paths to process : 1
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter submitJobInternal
INFO: number of splits:1
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter printTokens
INFO: Submitting tokens for job: job_1553849163903_0003
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl submitApplication
INFO: Submitted application application_1553849163903_0003
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job submit
INFO: The url to track the job: http://oracle02.auditonline.prd.df.cn:8088/proxy/application_1553849163903_0003/
Mar 29, 2019 6:10:57 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO: Running job: job_1553849163903_0003
Mar 29, 2019 6:11:02 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO: Job job_1553849163903_0003 running in uber mode : false
Mar 29, 2019 6:11:02 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO:  map 0% reduce 0%
Mar 29, 2019 6:11:08 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO:  map 100% reduce 0%
Mar 29, 2019 6:11:08 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO: Job job_1553849163903_0003 completed successfully
Mar 29, 2019 6:11:08 PM org.apache.hadoop.mapreduce.Job monitorAndPrintJob
INFO: Counters: 30
        File System Counters
                FILE: Number of bytes read=0
                FILE: Number of bytes written=110039
                FILE: Number of read operations=0
                FILE: Number of large read operations=0
                FILE: Number of write operations=0
                HDFS: Number of bytes read=287
                HDFS: Number of bytes written=204
                HDFS: Number of read operations=5
                HDFS: Number of large read operations=0
                HDFS: Number of write operations=2
        Job Counters
                Launched map tasks=1
                Data-local map tasks=1
                Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=3152
                Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
                Total time spent by all map tasks (ms)=3152
                Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=3152
                Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=3227648
        Map-Reduce Framework
                Map input records=12
                Map output records=12
                Input split bytes=107
                Spilled Records=0
                Failed Shuffles=0
                Merged Map outputs=0
                GC time elapsed (ms)=640
                CPU time spent (ms)=510
                Physical memory (bytes) snapshot=166731776
                Virtual memory (bytes) snapshot=2173693952
                Total committed heap usage (bytes)=143130624
        File Input Format Counters
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        File Output Format Counters
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6）查看生成的结果文件：

hdfs dfs -cat /mapjoincache/output/part-m-00000

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内容如下：

C000010000,男,1
C000010001,男,1
C000010002,男,1
C000010003,男,1
C000010004,男,1
C000010005,男,1
C000010006,男,1
C000010007,男,1
C000010008,男,1
C000010009,男,1
C000020000,女,2
C000020001,女,2

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完毕。

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