HIVE数据倾斜解决办法

在map和reduce两个阶段中，最容易出现数据倾斜的阶段是 reduce 阶段
因为从map 到 reduce 会经过shuffle阶段 ，shuffle 默认按照key 进行hash
如果相同的key太多 ，那么hash的结果 大量相同的key就会进入同一个reduce 导致数据倾斜
当然map阶段 也会出现数据倾斜：
map读取一个不支持切割格式文件、压缩文件的时候 并且文件超过一个数据块的大小（128M） 他只能分配一个map读取，就会在map阶段发生数据倾斜

本质来说：数据倾斜的原因：任务中处理大量相同key的数据，任务读取不可切割的大文件。

数据倾斜原因及解决办法：

1、空值引发数据倾斜：

　　a、过滤掉null数据

　　b、给随机值

2、不同数据类型引发数据倾斜：（join的时候）

　　a、统一数据类型

3、不可拆分大文件（GZIP）

　　a、避免使用分割的文件格式，尽量使用bzip和zip 等可分割的文件格式。

4、数据膨胀（分组聚合字段过多 with rollup）表示针对grouping sets/rollups/cubes这类多维聚合的操作

select a，b，c，count（1）from log group by a，b，c with rollup;

　　a、拆解语句

　　b、调整参数：hive.new.job.grouping.set.cardinality 默认30；自动控制作业的拆解

　　如果最后拆解的键组合大于该值，会启用新的任务去处理大于该值之外的组合。如果在处理数据时，某个分组聚合的列有较大的倾斜，可以适当调小该值

5、表连接（两表进行普通的repartition join时，如果表连接的键存在倾斜，那么在 Shuffle 阶段必然会引起数据倾斜）

　　a、mapjoin 在map阶段完成join ，避免shuffle （适用小表join大表场景）（注意加载进内存的小表的大小）

　　b、调整参数：hive.auto.convert.join=true 默认值为true，自动开启MAPJOIN优化。

　　hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000 默认值为2500000(25M)，通过配置该属性来确定使用该优化的表的大小，如果表的大小小于此值就会被加载进内存中。

　　如果map端内存溢出 mapreduce.map.memory.mb 调节Map端内存的大小

6、无法解决数据量引发的数据倾斜：

如

select s_age,collect_list(s_score) list_score

from student

group by s_age;

　　

collect_list：将分组中的某列转为一个数组返回。

1、reduce端内存溢出 调整 reduce 内存的大小 mapreduce.reduce.memory.mb