hadoop job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法

转自：http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html

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数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。

用hadoop程序进行数据关联时，常碰到数据倾斜的情况，这里提供一种解决方法。

(1)设置一个hash份数N，用来对条数众多的key进行打散。

(2)对有多条重复key的那份数据进行处理：从1到N将数字加在key后面作为新key，如果需要和另一份数据关联的话，则要重写比较类和分发类（方法如上篇《hadoop job解决大数据量关联的一种方法》）。如此实现多条key的平均分发。

int iNum = iNum % iHashNum;

String strKey = key + CTRLC + String.valueOf(iNum) + CTRLB + “B”;

（3）上一步之后，key被平均分散到很多不同的reduce节点。如果需要和其他数据关联，为了保证每个reduce节点上都有关联的key，对另一份单一key的数据进行处理：循环的从1到N将数字加在key后面作为新key

for(int i = 0; i < iHashNum; ++i){

String strKey =key + CTRLC + String.valueOf(i) ;

output.collect(new Text(strKey), new Text(strValues));}

以此解决数据倾斜的问题，经试验大大减少了程序的运行时间。但此方法会成倍的增加其中一份数据的数据量，以增加shuffle数据量为代价，所以使用此方法时，要多次试验，取一个最佳的hash份数值。

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用上述的方法虽然可以解决数据倾斜，但是当关联的数据量巨大时，如果成倍的增长某份数据，会导致reduce shuffle的数据量变的巨大，得不偿失，从而无法解决运行时间慢的问题。

有一个新的办法可以解决 成倍增长数据 的缺陷：

在两份数据中找共同点，比如两份数据里除了关联的字段以外，还有另外相同含义的字段，如果这个字段在所有log中的重复率比较小，则可以用这个字段作为计算hash的值，如果是数字，可以用来模hash的份数，如果是字符可以用hashcode来模hash的份数（当然数字为了避免落到同一个reduce上的数据过多，也可以用hashcode），这样如果这个字段的值分布足够平均的话，就可以解决上述的问题。-

 

第二种方法并不好把握,也不是很通用