数据倾斜的解决方案

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方案一 硬编码

方案二 map join

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这篇文章给大家介绍两种数据倾斜的代码层解决方案。

方案1：硬编码，将倾斜的值打散。

方案2：map join

背景：多张表在进行关联时，可能有一个key的值非常多，导致某个reduce处理时间过久，此时产生了数据倾斜。

方案一 硬编码

方案1是用拆分空值和总量较多的key值进行优化。

举例：table 2和table 1关联，key为ucid，table 2 的ucid非常随机，且有一两条ucid为-911的数据，总体没有倾斜。

table1的数据中有许多ucid=-911的数据，假如说是1000w条，那么在关联的时候肯定会出现数据倾斜。

先判断这部分key值是否实际有用，如果没有用，直接转换成随机值，将数据打散。

关联条件为:
on if(table1.ucid=-911,rand(),table1.ucid) = table2.ucid

如果-911的数据是有用的，则需要做其它处理。

在table1中将-911的数据进行“分裂”处理：

if(table1.ucid=-911,concat(table1.ucid,'_',pmod(ceil(rand()*1000000),10)),table1.ucid) as table1.ucid

对table2中-911的数据进行“翻倍”处理：

    select
        ucid
    from
    table2
    --关联值-911扩展10倍
    union
    select '-911_0' as ucid
    union
    select '-911_1' as ucid
    union
    select '-911_2' as ucid
    union
    select '-911_3' as ucid
    union
    select '-911_4' as ucid
    union
    select '-911_5' as ucid
    union
    select '-911_6' as ucid
    union
    select '-911_7' as ucid
    union
    select '-911_8' as ucid
    union
    select '-911_9' as ucid

然后进行关联

(
    select 
        ucid
    from 
    table1
)a
left join
(
    select
        ucid
    from
    table2
    --关联值-911扩展10倍
    union
    select '-911_0' as ucid
    union
    select '-911_1' as ucid
    union
    select '-911_2' as ucid
    union
    select '-911_3' as ucid
    union
    select '-911_4' as ucid
    union
    select '-911_5' as ucid
    union
    select '-911_6' as ucid
    union
    select '-911_7' as ucid
    union
    select '-911_8' as ucid
    union
    select '-911_9' as ucid
    )b
on a.ucid=b.ucid

关联之后别忘记在最外层将table1的ucid还原回来喔（如果要使用的话）

这种方案属于硬编码，只能针对特定的情况进行处理。

 

方案二 map join

将table2作为小表进行map join。

设定参数：

set hive.auto.convert.join=true;

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size = 30000000;（可根据实际情况设定）

如果table2过大，则做列裁剪。

这样及时table1有几千万条-911的数据，也是在map端就能关联完，不会涉及到shuffle到reduce上进行处理。

这种方法比较通用，不用做太多处理，且如果table2需要关联多次，则可以将table2作为临时表处理。