hive的数据倾斜问题
1.什么是数据倾斜
数据倾斜是我们在进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力较强或需要计算的数据量很少，早早的执行完了；而某些节点的计算能力较差或此节点需要计算的数据较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成，但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成
2.数据倾斜产生的现象
如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。
3.产生数据倾斜的原因及解决方案
（1）group by；
**原因:**当我们使用hive对一些数据类型进行统计的时候，会遇到某些类型的数据过多，但某些类型的数据特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其他组的计算已经完成而这里的计算还没完成，其他节点就要一直等待这个节点任务执行完成，所以会看到一直map 100% reduce 99%的情况。
解决办法: set hive.map.aggr=true
set hive.groupby.skewindata=true
原理：hive.map.aggr=true 这个配置项代表是否在map端进行聚合
hive.groupby.skewindata=true 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。
（2）map和reduce优化；
1）当出现小文件过多，需要合并小文件。可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决。
2)单个文件大小稍稍大于配置的block块的大写，此时需要适当增加map的个数。解决方法：set mapred.map.tasks个数
3)文件大小适中，但map端计算量非常大，如select id,count(),sum(case when…),sum(case when…)…需要增加map个数。解决方法：set mapred.map.tasks个数，set mapred.reduce.tasks个数
（3）多表关联
1）大表和小表关联：使用map join将小表加载到内存中，在map端完成reduce，直接拿另一表中的数据与内存中的数据进行匹配。
2）大表和大表关联：当join的字段有数据为空时，如表一的id要和表二的id进行关联
解决方法1：id为空的不参与关联
select * from log a
join users b
on a.id is not null and a.id = b.id
union all
select * from log a
where a.id is null;
解决方法2：给空值分配随机的key值
如：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;
（4）当hive中包含count(distinct)时
如果数据量非常大，执行如select a,count(distinct b) from t group by a;类型的SQL时，会出现数据倾斜的问题。
解决方法：使用sum…group by代替。如select a,sum(1) from (select a, b from t group by a,b) group by a;
参考文献：
【1】https://blog.csdn.net/liminghui4321/article/details/102846322
