hive产生数据倾斜的原因以及解决办法_hive数据倾斜如何看原因

1. Hive的数据倾斜  过滤导致数据倾斜的key、空key转换

有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同的kkey对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够，此时我们应该仔细分析这些异常的key，很多情况下，这些key对应的数据是异常数据，我们需要在sql语句中进行过滤

有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分布到不同的reducer上

1. 1. Hive数据倾斜   设置MapJoi

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么hive解析器会将Join操作转化成Common join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜，可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理

1. 1. Group by优化

默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。

   （1）开启Map端聚合参数设置,默认为True

hive.map.aggr = true

  （2）在Map端进行聚合操作的条目数目

hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

  （3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）

hive.groupby.skewindata = true

1. 1. Count(distinct)去重优化(数据倾斜)

数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换，虽然会多用一个Job来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的

1. 1. 笛卡尔积

尽量避免笛卡尔积，join的时候不加no条件，或者无效的on条件，hive只能使用1个reduce来完成笛卡尔积

1. 1. 使用combine(数据倾斜)

使用Combine可以大量的减少数据频率倾斜和数据大小倾斜，在可能的情况下，combine的目的就是聚合并精简数据

1. 1. 抽样和范围分区(数据倾斜)

可以通过对原始数据进行抽样得出的结果集来预设分区边界值

1. 1. 自定义分区(数据倾斜)

1. 1. 为倾斜key打上随机数(数据倾斜)

把导致倾斜的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后不影响最终的结果