1 Hive數(shù)據(jù)傾斜的現(xiàn)象

通常認(rèn)為當(dāng)所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一個(gè)或者少數(shù)幾個(gè)reduce task一直在執(zhí)行，這種情況下一般都是發(fā)生了數(shù)據(jù)傾斜。

即為在整個(gè)計(jì)算過程中，大量相同的key被分配到了同一個(gè)reduce任務(wù)上造成。Hive的數(shù)據(jù)傾斜本質(zhì)上是MapReduce計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)傾斜，一般來說容易發(fā)生在reduce階段，map階段的數(shù)據(jù)傾斜多是由于HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件源的問題，reduce階段則多是開發(fā)過程中程序員引起，需要通過手段進(jìn)行優(yōu)化。

本文僅討論基于MR引擎的Hive數(shù)據(jù)傾斜現(xiàn)象，另外Spark、Flink中的數(shù)據(jù)傾斜擇日再論。

1.1 Hive數(shù)據(jù)傾斜的場景

Hive數(shù)據(jù)傾斜是指在數(shù)據(jù)分布中存在不均勻的情況，業(yè)務(wù)問題或者業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的問題，某些數(shù)據(jù)比較集中，導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)或分區(qū)上的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他節(jié)點(diǎn)或分區(qū)，從而影響查詢性能和任務(wù)的均衡執(zhí)行，尤其是join。以下是一些可能導(dǎo)致Hive數(shù)據(jù)傾斜的場景：

1. 連接操作中的鍵值傾斜：在進(jìn)行join連接操作時(shí)，如果連接的鍵存在不均勻分布、數(shù)據(jù)類型不一致，會(huì)導(dǎo)致某些鍵對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他鍵，造成傾斜。表中作為關(guān)聯(lián)條件的字段值為0或空值的較多，會(huì)造成shuffle時(shí)進(jìn)入到一個(gè)reduce任務(wù)中。為什么是空值？因?yàn)榭罩翟诟鶕?jù)hash計(jì)算分區(qū)時(shí)，會(huì)在內(nèi)存中被視為同樣的hash，進(jìn)而被放入一個(gè)分區(qū)進(jìn)行計(jì)算。

2. 分桶表和分區(qū)表的數(shù)據(jù)傾斜：如果在分桶表或分區(qū)表中，某些分桶或分區(qū)的數(shù)據(jù)量過大，超過了其他分桶或分區(qū)的數(shù)據(jù)量，就會(huì)造成傾斜。

3. 聚合操作的傾斜：在執(zhí)行聚合操作（如GROUP BY、COUNT、SUM等）時(shí)，如果被聚合的列數(shù)據(jù)分布不均勻，會(huì)導(dǎo)致聚合操作的任務(wù)負(fù)載不平衡，Count(distinct id ) 去重統(tǒng)計(jì)要慎用。

4. 高基數(shù)列的傾斜：某些列的基數(shù)（唯一值的數(shù)量）很高，而其他列的基數(shù)較低，可能導(dǎo)致以高基數(shù)列為基準(zhǔn)進(jìn)行的連接或聚合操作產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜。

5. 隨機(jī)寫入場景：當(dāng)數(shù)據(jù)隨機(jī)寫入分區(qū)表或分桶表時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致某些分區(qū)或分桶的數(shù)據(jù)量增長迅速，從而引發(fā)傾斜。

6. 數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式不均勻：如果使用了多個(gè)任務(wù)同時(shí)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，而這些任務(wù)在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)的輸入源數(shù)據(jù)分布不均勻，就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。

1.2 解決數(shù)據(jù)傾斜問題的優(yōu)化思路

1.2.1 代碼層面：

1. 檢查連接鍵和分區(qū)鍵：檢查連接和分組操作的鍵，確保數(shù)據(jù)分布均勻，避免傾斜?？梢钥紤]在鍵中引入隨機(jī)數(shù)，或者對(duì)鍵進(jìn)行散列操作。

2. 使用MapJoin和Broadcast Join：對(duì)于連接操作，使用MapJoin或Broadcast Join可以將小表復(fù)制到每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，避免數(shù)據(jù)傾斜。

3. 檢查聚合操作：如果有聚合操作，尤其是GROUP BY，確保被聚合的列數(shù)據(jù)分布均勻，可以考慮使用采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估。

4. 調(diào)整存儲(chǔ)格式：選擇合適的列式存儲(chǔ)格式（如ORC、Parquet），可以減少數(shù)據(jù)讀取，提高性能。

5. 數(shù)據(jù)傾斜監(jiān)控和日志：在代碼中添加數(shù)據(jù)傾斜監(jiān)控和日志，便于發(fā)現(xiàn)和定位傾斜的數(shù)據(jù)。

6. group by 代替 distinct：當(dāng)要統(tǒng)計(jì)某一列的去重?cái)?shù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)量很大，count(distinct)就會(huì)非常慢，原因與order by類似，count(distinct)邏輯只會(huì)有很少的reducer來處理。

7. 列裁剪和分區(qū)裁剪：所謂列裁剪就是在查詢時(shí)只讀取需要的列，分區(qū)裁剪就是只讀取需要的分區(qū)。Hive中與列裁剪優(yōu)化相關(guān)的配置項(xiàng)是hive.optimize.cp，與分區(qū)裁剪優(yōu)化相關(guān)的則是hive.optimize.pruner，默認(rèn)都是true。

1.2.2 配置層面：

1. 動(dòng)態(tài)分桶和分區(qū)：對(duì)于分桶和分區(qū)表，使用動(dòng)態(tài)分桶和分區(qū)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分布情況進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化。

2. 并行度設(shè)置：根據(jù)集群的規(guī)模和硬件配置，適當(dāng)調(diào)整并行度，避免某些任務(wù)負(fù)載過重。

3. 調(diào)整資源分配：分配合適的資源給任務(wù)，避免資源爭奪導(dǎo)致傾斜。

1.2.3 參數(shù)調(diào)整：

1. 調(diào)整shuffle參數(shù)：調(diào)整shuffle相關(guān)的參數(shù)，如mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent、mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies等。

2. 調(diào)整內(nèi)存參數(shù)：根據(jù)任務(wù)的實(shí)際需求，調(diào)整內(nèi)存參數(shù)，避免內(nèi)存不足引發(fā)傾斜。

1.2.4 其他思路：

1. 數(shù)據(jù)抽樣分析：使用抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解數(shù)據(jù)分布情況，有助于更好地優(yōu)化查詢。

2. 使用中間表：將復(fù)雜的查詢過程分解成多個(gè)步驟，將中間結(jié)果保存在臨時(shí)表中，減少大查詢的復(fù)雜性。

3. 使用UDF和UDAF：編寫自定義函數(shù)和聚合函數(shù)，對(duì)傾斜數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，分散數(shù)據(jù)分布。

4. 數(shù)據(jù)重分布：通過數(shù)據(jù)重分布操作，將傾斜數(shù)據(jù)均勻地分布到不同節(jié)點(diǎn)上。

5. 增加節(jié)點(diǎn)數(shù)：如果集群規(guī)模允許，可以考慮增加節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而分擔(dān)負(fù)載，減輕數(shù)據(jù)傾斜。

2 解決Hive數(shù)據(jù)傾斜問題的方法

解決方案需要具體問題具體分析，綜合考慮資源、數(shù)據(jù)量等多種因素，以下方案有相互交叉的內(nèi)容，需要研判考慮：

2.1 開啟負(fù)載均衡

-- map端的Combiner,默認(rèn)為ture
set hive.map.aggr=true；
-- 開啟負(fù)載均衡
set hive.groupby.skewindata=true （默認(rèn)為false）

這行代碼是在Hive中用于處理數(shù)據(jù)傾斜的配置代碼。它的作用是開啟Hive中的負(fù)載均衡優(yōu)化，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)傾斜的情況。

具體來說：

1. hive.map.aggr=true：默認(rèn)情況下，Hive在執(zhí)行聚合操作時(shí)（如GROUP BY、SUM、AVG等），會(huì)在Map端進(jìn)行部分聚合（Partial Aggregation），以減少數(shù)據(jù)的傳輸量。這個(gè)配置項(xiàng)開啟了Map端的部分聚合，可以在Map階段對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行聚合，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)絉educer的量。

2. hive.groupby.skewindata=true：這個(gè)配置項(xiàng)是為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)傾斜的情況。數(shù)據(jù)傾斜指的是在進(jìn)行聚合操作時(shí)，部分?jǐn)?shù)據(jù)分布不均勻，導(dǎo)致部分Reducer處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他Reducer。開啟此配置項(xiàng)會(huì)在數(shù)據(jù)傾斜的情況下，將數(shù)據(jù)傾斜的Key單獨(dú)劃分到一個(gè)Reducer，以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，減少單個(gè)Reducer的負(fù)載。

總體來說，這兩個(gè)配置項(xiàng)的作用是在MapReduce過程中，優(yōu)化聚合操作和應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)傾斜，從而提高作業(yè)的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。但是，這只是配置項(xiàng)的作用描述，具體的優(yōu)化效果還需要根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)和作業(yè)情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和觀察。

2.2 引入隨機(jī)性

通過在連接鍵或分區(qū)鍵中引入隨機(jī)數(shù)、數(shù)據(jù)加鹽等方式，將傾斜的數(shù)據(jù)打散，使其分布均勻化，減少傾斜。

1. 使用隨機(jī)前綴：

-- 創(chuàng)建分桶表，內(nèi)部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (
    id INT,
    value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;

-- 添加隨機(jī)前綴列
-- 這里使用FLOOR(rand() * 100)生成一個(gè)0到99的隨機(jī)整數(shù)，作為隨機(jī)前綴
SELECT id, value, FLOOR(rand() * 100) AS random_prefix
FROM skewed_table;

2. 使用哈希函數(shù)：

-- 創(chuàng)建分桶表，內(nèi)部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (
    id INT,
    value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;

-- 使用哈希函數(shù)生成分桶列
-- 這里使用MD5哈希函數(shù)將id列哈希為一個(gè)字符串，然后將哈希字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)
SELECT id, value, CAST(CONV(SUBSTRING(MD5(CAST(id AS STRING)), 1, 8), 16, 10) % 4 AS INT) AS hash_bucket
FROM skewed_table;

3. 使用窗口函數(shù)和隨機(jī)數(shù)：

-- 創(chuàng)建分桶表，內(nèi)部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (
    id INT,
    value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;

-- 使用窗口函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成分桶列
-- 這里使用ROW_NUMBER()窗口函數(shù)和FLOOR(rand() * 4)生成一個(gè)隨機(jī)分桶號(hào)
SELECT id, value, FLOOR(rand() * 4) AS random_bucket
FROM (
    SELECT id, value, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id) AS row_num
    FROM skewed_table
) t;

4. 使用分桶表解決連接數(shù)據(jù)傾斜：

-- 創(chuàng)建兩個(gè)分桶表
CREATE TABLE table1 (
    id INT,
    value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

CREATE TABLE table2 (
    id INT,
    data STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表
INSERT INTO TABLE table1
SELECT id, value FROM source_data1;

INSERT INTO TABLE table2
SELECT id, data FROM source_data2;

-- 使用分桶表解決連接數(shù)據(jù)傾斜
-- 對(duì)兩個(gè)表都使用相同的分桶列，并且分桶數(shù)也相同，可以減少連接時(shí)的數(shù)據(jù)傾斜
SELECT t1.id, t1.value, t2.data
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

2.3 使用MapJoin或Broadcast Join

對(duì)于連接操作，reduce join 轉(zhuǎn)換成 MapJoin，使用MapJoin或Broadcast Join可以將小表復(fù)制到每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，避免數(shù)據(jù)傾斜。

Map-side Join（MapJoin）是一種用于處理數(shù)據(jù)傾斜問題的方法，特別適用于一個(gè)小表和一個(gè)大表進(jìn)行連接的場景。在MapJoin中，小表被緩存在內(nèi)存中，并與大表進(jìn)行連接操作，以減少大表的數(shù)據(jù)復(fù)制和數(shù)據(jù)傾斜問題。以下是如何使用MapJoin來解決數(shù)據(jù)傾斜問題的步驟：

1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)： 假設(shè)有一個(gè)大表big_table和一個(gè)小表small_table，需要根據(jù)某個(gè)共同的列進(jìn)行連接。

2. 設(shè)置MapJoin： 在Hive中，可以通過設(shè)置參數(shù)來啟用MapJoin。

-- 設(shè)置MapJoin
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; -- 小表的大小閾值，單位為字節(jié)
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; -- 僅進(jìn)行MapJoin，不使用Reduce階段

3. 對(duì)小表進(jìn)行Bucket操作： 將小表進(jìn)行Bucket操作，使其和大表具有相同的Bucket數(shù)量。

-- 對(duì)小表進(jìn)行Bucket操作
CREATE TABLE small_table_bucketed
CLUSTERED BY (join_column) INTO N BUCKETS
AS
SELECT * FROM small_table;

4. 執(zhí)行MapJoin查詢： 編寫查詢語句，使用MapJoin來連接大表和經(jīng)過Bucket操作的小表。

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table_bucketed) */ big_table.*, small_table_bucketed.*
FROM big_table
JOIN small_table_bucketed ON big_table.join_column = small_table_bucketed.join_column;

在這個(gè)過程中，MapJoin會(huì)將小表的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，并在Map階段進(jìn)行連接操作，從而避免了大表的數(shù)據(jù)復(fù)制和數(shù)據(jù)傾斜問題。需要注意的是，MapJoin適用于小表和大表的大小閾值適當(dāng)?shù)那闆r下，如果小表過大，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足的問題。

總之，MapJoin是一種有效的方法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題，特別適用于小表和大表的連接操作，通過在Map階段進(jìn)行連接，減少了數(shù)據(jù)復(fù)制和數(shù)據(jù)傾斜的可能性。

2.4 調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式

調(diào)整存儲(chǔ)格式，如使用ORC或Parquet等列式存儲(chǔ)格式，或者開啟輸出壓縮，可以減少不必要的數(shù)據(jù)讀取，改善數(shù)據(jù)傾斜。

// 開啟Map端輸出壓縮
Configuration conf = job.getConfiguration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);

這行代碼是在MapReduce程序中使用Hadoop的Configuration類來配置Map端的輸出壓縮。雖然這行代碼本身并不直接處理數(shù)據(jù)傾斜，但它可以在一定程度上優(yōu)化作業(yè)的性能，從而減輕數(shù)據(jù)傾斜造成的影響。

數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致部分Reducer的負(fù)載過重，而啟用Map端輸出壓縮可以在一定程度上減小傳輸數(shù)據(jù)量，從而減輕Reducer的負(fù)擔(dān)。具體來說，這段代碼的作用是：

1. conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);：這一行代碼啟用了Map端輸出的壓縮。MapReduce作業(yè)產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)（Map輸出數(shù)據(jù)）在傳輸?shù)絉educer之前可以進(jìn)行壓縮，減小數(shù)據(jù)的傳輸量，從而加快數(shù)據(jù)傳輸速度。

2. conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);：這一行代碼指定了使用的壓縮編解碼器。在這個(gè)例子中，使用的是Gzip壓縮編解碼器（GzipCodec.class），它可以對(duì)中間數(shù)據(jù)進(jìn)行Gzip壓縮。

通過開啟Map端輸出壓縮，可以減小Map輸出數(shù)據(jù)的傳輸量，從而減輕了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膲毫Α＿@在數(shù)據(jù)傾斜的情況下可能會(huì)有一定的幫助，因?yàn)閿?shù)據(jù)傾斜往往會(huì)導(dǎo)致部分Reducer需要處理較多的數(shù)據(jù)，通過減小傳輸數(shù)據(jù)量，可以加快數(shù)據(jù)的傳輸速度，從而在一定程度上減輕了數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響。然而，需要注意的是，這只是優(yōu)化的一部分，實(shí)際情況可能還需要結(jié)合其他優(yōu)化策略來解決數(shù)據(jù)傾斜問題。

2.5 分桶表、分區(qū)表

通過調(diào)整查詢計(jì)劃，如使用分桶表、分區(qū)表等，可以將任務(wù)負(fù)載均衡分配，減少數(shù)據(jù)傾斜。

分桶表是Hive中一種用于優(yōu)化查詢性能的技術(shù)，它可以在一定程度上幫助解決數(shù)據(jù)傾斜問題。分桶表將數(shù)據(jù)按照指定的列進(jìn)行哈希分桶存儲(chǔ)，每個(gè)分桶都包含了一部分?jǐn)?shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)更加均勻地分布在不同的分桶中。當(dāng)進(jìn)行Join操作時(shí)，如果參與Join的兩個(gè)表都是分桶表并且使用相同的分桶列，那么可以通過哈希分桶的方式來提高Join的效率，減輕數(shù)據(jù)傾斜問題。

下面是分桶表如何解決Join中的數(shù)據(jù)傾斜問題的基本步驟：

1. 選擇合適的分桶列： 首先，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的列作為分桶列。通常情況下，可以選擇參與Join的列作為分桶列。

2. 創(chuàng)建分桶表： 將需要進(jìn)行Join的表創(chuàng)建為分桶表，并指定分桶列和分桶數(shù)量。分桶數(shù)量應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)量來合理設(shè)置，以確保數(shù)據(jù)能夠均勻地分布在各個(gè)分桶中。

-- 創(chuàng)建分桶表A，指定分桶列bucket_col和分桶數(shù)量4
CREATE TABLE table_A (
    id INT,
    value STRING
)
CLUSTERED BY (bucket_col) INTO 4 BUCKETS;

-- 創(chuàng)建分桶表B，同樣指定分桶列bucket_col和分桶數(shù)量4
CREATE TABLE table_B (
    id INT,
    data STRING
)
CLUSTERED BY (bucket_col) INTO 4 BUCKETS;

3. 插入數(shù)據(jù)： 將數(shù)據(jù)插入到分桶表中。Hive會(huì)根據(jù)分桶列的哈希值將數(shù)據(jù)均勻地分配到不同的分桶中。

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表A
INSERT INTO TABLE table_A
SELECT id, value FROM source_data_A;

-- 插入數(shù)據(jù)到分桶表B
INSERT INTO TABLE table_B
SELECT id, data FROM source_data_B;

4. 進(jìn)行Join操作： 當(dāng)需要進(jìn)行Join操作時(shí)，如果兩個(gè)參與Join的表都是分桶表并且使用相同的分桶列，Hive會(huì)自動(dòng)利用分桶信息來進(jìn)行優(yōu)化。在Join時(shí)，Hive會(huì)根據(jù)分桶列的哈希值將相同哈希值的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而減少數(shù)據(jù)的傳輸和傾斜的問題。

-- 進(jìn)行基于分桶表的Join操作
SELECT a.id, a.value, b.data
FROM table_A a
JOIN table_B b ON a.id = b.id;

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了兩個(gè)分桶表table_A和table_B，分別用于存儲(chǔ)兩個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。然后通過插入數(shù)據(jù)，將源數(shù)據(jù)插入到分桶表中。最后，我們進(jìn)行了一個(gè)基于分桶表的Join操作，通過分桶列id來進(jìn)行Join。由于兩個(gè)表都是分桶表，Hive會(huì)根據(jù)分桶列的哈希值將相同哈希值的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而優(yōu)化Join操作。

請注意，實(shí)際使用中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和需求來選擇分桶列和分桶數(shù)量。分桶表的使用需要結(jié)合具體場景來考慮，以達(dá)到優(yōu)化查詢性能的目的。

分桶表的優(yōu)勢在于，通過合理設(shè)置分桶數(shù)量和選擇適當(dāng)?shù)姆滞傲?，可以使?shù)據(jù)更加均勻地分布在不同的分桶中，從而減輕數(shù)據(jù)傾斜的影響。但需要注意的是，分桶表并不能完全消除數(shù)據(jù)傾斜，特別是在數(shù)據(jù)分布不均勻的情況下，仍然可能會(huì)出現(xiàn)傾斜的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他優(yōu)化技術(shù)，如使用Combiner、調(diào)整分桶數(shù)量、使用隨機(jī)前綴等，來更全面地解決數(shù)據(jù)傾斜的影響。

2.6 使用抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化

對(duì)于大數(shù)據(jù)表，可以先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，分析抽樣數(shù)據(jù)的分布情況，再進(jìn)行優(yōu)化，避免全表掃描導(dǎo)致的傾斜。

// 采樣數(shù)據(jù)
InputSampler.writePartitionFile(job, new InputSampler.RandomSampler(0.1, 10000));

這段代碼是在MapReduce程序中使用Hadoop的InputSampler來采樣數(shù)據(jù)，用于優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜問題。具體來說，這段代碼的作用是：

1. InputSampler.writePartitionFile(job, new InputSampler.RandomSampler(0.1, 10000));：這行代碼使用隨機(jī)采樣器來創(chuàng)建一個(gè)分區(qū)文件。分區(qū)文件包含了采樣的數(shù)據(jù)信息以及相應(yīng)的分區(qū)信息，這可以用來指導(dǎo)MapReduce作業(yè)在進(jìn)行Shuffle操作時(shí)將數(shù)據(jù)分配到不同的Reducer上。

在優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜時(shí)，采樣數(shù)據(jù)的目的是識(shí)別哪些數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致傾斜。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，可以分析采樣數(shù)據(jù)的分布情況，進(jìn)而確定哪些數(shù)據(jù)量較大或者分布不均勻。在這個(gè)例子中，使用了隨機(jī)采樣器，從輸入數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇一定比例的數(shù)據(jù)（0.1，即10%），并采樣的數(shù)據(jù)量為10000條。

通過分析采樣數(shù)據(jù)，可以有助于識(shí)別數(shù)據(jù)傾斜的情況，從而采取相應(yīng)的優(yōu)化策略。例如，可以根據(jù)采樣數(shù)據(jù)的分布情況來調(diào)整分區(qū)策略，使得數(shù)據(jù)更加均勻地分配到不同的Reducer上，從而減輕數(shù)據(jù)傾斜問題。

需要注意的是，雖然采樣數(shù)據(jù)可以幫助識(shí)別數(shù)據(jù)傾斜問題，但它并不是解決數(shù)據(jù)傾斜的唯一方法。在實(shí)際應(yīng)用中，可能還需要結(jié)合其他優(yōu)化策略，如使用Combiner、使用合適的分區(qū)鍵、使用隨機(jī)前綴等，來更全面地解決數(shù)據(jù)傾斜的影響。

2.7 過濾傾斜join單獨(dú)進(jìn)行join

假設(shè)有兩個(gè)表：orders 和 customers，其中 orders 表中的 customer_id 列是高基數(shù)列，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。我們可以使用過濾傾斜Key單獨(dú)進(jìn)行Join的方式來解決這個(gè)問題。

下面是一個(gè)示例的SQL代碼：

-- 識(shí)別傾斜Key
SELECT customer_id
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 10000; -- 舉例，根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定閾值

-- 拆分傾斜Key
CREATE TABLE skewed_orders AS
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (identified_skewed_keys);

CREATE TABLE non_skewed_orders AS
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id NOT IN (identified_skewed_keys);

-- 單獨(dú)處理傾斜Key
CREATE TABLE skewed_result AS
SELECT o.*, c.name
FROM skewed_orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

CREATE TABLE non_skewed_result AS
SELECT o.*, c.name
FROM non_skewed_orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

-- 合并結(jié)果
CREATE TABLE final_result AS
SELECT * FROM skewed_result
UNION ALL
SELECT * FROM non_skewed_result;

在這個(gè)示例中，我們首先識(shí)別出可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的 customer_id 值。然后，我們根據(jù)傾斜和非傾斜的情況，分別創(chuàng)建了兩個(gè)臨時(shí)表。接下來，對(duì)傾斜數(shù)據(jù)和非傾斜數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Join操作，并將結(jié)果存儲(chǔ)在臨時(shí)表中。最后，我們通過 UNION ALL 合并了傾斜和非傾斜數(shù)據(jù)的結(jié)果，得到最終的查詢結(jié)果。

這種方法也適用于處理空值，思路是用where將空值過濾掉，再使用union all將帶空值的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-647295.html

到了這里，關(guān)于基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)傾斜場景以及解決方案的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！