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
在执行任务的时候,任务进度长时间维持在99%左右,查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。
1)、key分布不均匀
2)、业务数据本身的特性
3)、建表时考虑不周
4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜
--Map 端部分聚合,相当于Combiner
hive.map.aggr = true;
--有数据倾斜的时候进行负载均衡
hive.groupby.skewindata=true;
--有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MR Job 再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 被分布到同一个 Reduce 中),最后完成最终的聚合操作。
如何Join
关于驱动表的取,用join key分布最均匀的表作为驱动表
做好列裁剪和filter操作,以达到两表做join的时候,数据量相对变小的效果。
大小表Join
使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数) 先进内存。在map端完成reduce.
大表Join大表
把空值的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,处理后并不影响最终结果。
count distinct大量相同特殊值
count distinct时,将值为空的情况单独处理,如果是计算count distinct,可以不用处理,直接过滤,在最后结果中加1。如果还有其他计算,需要进行group by,可以先将值为空的记录单独处理,再和其他计算结果进行union。
group by维度过小
采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。
特殊情况特殊处理
在业务逻辑优化效果的不大情况下,一些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去
空值产生的数据倾斜
如日志中,常会有信息丢失的问题,比如日志中的 user_id,如果取其中的 user_id 和 用户表中的user_id 关联,会碰到数据倾斜的问题。
--user_id为空的不参与关联
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;
--赋与空值分新的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;
不同数据类型关联产生数据倾斜
用户表中user_id字段为int,log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时,默认的Hash操作会按int型的id来进行分配,这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中。
解决办法
select * from users a
left outer join logs b
on a.usr_id = cast(b.user_id as string);
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