hive新增字段如何避免数据倾斜

在Hive中，数据倾斜是指查询执行过程中，部分任务处理的数据量远大于其他任务，导致整个查询执行时间过长。为了避免数据倾斜，可以采取以下几种方法：

1. 重新分区：在创建表时，可以使用CREATE TABLE语句的PARTITIONED BY子句对表进行分区。这样，在执行查询时，Hive会自动根据分区键将数据分散到不同的任务中，从而避免数据倾斜。

CREATE TABLE example_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) PARTITIONED BY (country STRING);

2. 使用Salting技术：Salting是在数据表中添加一个随机前缀，使得具有相同分区键的数据分布在不同的桶中。这样可以确保查询时每个任务处理的数据量更加均衡。在加载数据时，可以使用INSERT [OVERWRITE] TABLE语句的PARTITION (key1=value1, key2=value2, ...) SELECT ...子句为数据添加随机前缀。

-- 假设原始表为example_table，分区键为country
CREATE TABLE example_table_salted PARTITIONED BY (country STRING, salt STRING);

INSERT [OVERWRITE] TABLE example_table_salted PARTITION (country=country_value, salt=RAND())
SELECT id, name, age, country_value || '_' || RAND() as salt
FROM example_table
WHERE country = 'country_value';

3. 使用聚合函数：在执行查询时，可以使用聚合函数（如AVG()、SUM()等）对数据进行预处理，从而减少数据倾斜的影响。

4. 使用MapJoin：MapJoin是一种优化技术，可以在Map阶段将小表与大数据表进行连接，从而减少Join操作的数据量。在执行查询时，可以使用JOIN语句的MAPJOIN子句启用MapJoin。

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ t1.id, t1.name, t2.value
FROM large_table t1
JOIN small_table t2 ON t1.key = t2.key;

5. 优化查询语句：在编写查询语句时，可以尽量避免使用导致数据倾斜的操作，如GROUP BY、ORDER BY等。同时，可以使用EXPLAIN语句分析查询计划，找出可能导致数据倾斜的部分，并进行相应的优化。