1、数据倾斜查看key分布的通用方案
知道数据倾斜了，但无法获知数据倾斜的key信息，可以使用以下方法查看数据倾斜。
假如
select * from tba join tbb on tba.id=tbb.id;
产生了数据倾斜
可以执行如下语句来查看key的分布：
select left.key,left.cnt*right.cnt
from(select key,count(*) as cnt from tba group by key) left
join
(select key,count(*) as cnt from tbb group by key) right
on left.key=right.key;1、场景
如果某个key下记录数远超其他key，在join或group的时候可能会导致某个reduce任务特别慢。本文分析下join的场景。
本例子SQL如下：查询每个appid打开的次数，需要排除掉作弊的imei。
select appid,count(*)
from (
select md5imei,appid
from (
select t1.md5imei,t1.appid,t2.cheat_flags
from imei_open_app t1left outer joincheat_imei t2
on t1.md5imei=t2.md5imei
)t3
where t3.cheat_flagsis null
) t4
group by appid ;说明： 表cheat_imei，7500万条，无大key，为作弊的imei。 表imei_open_app，5亿6526万条，为每个imei打开的appid。 该表中存在大key，md5imei=54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e的记录数有2亿3659万条。
3、导致的问题
3.1 任务卡住Task
某个reduce task，卡在99.9%半天不动。如下
3.2 任务超时被杀掉。
Reduce task处理的数据量巨大，在做full gc的时候，stop the world。导致响应超时，超出默认的600秒，任务被杀掉。报错信息如下：
AttemptID:attempt_1498075186313_242232_r_000021_1 Timed out after 600 secs Container killed by the ApplicationMaster. Container killed onrequest. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143。
4、如何判断是大key导致的问题
可以通过下面方法。
4.1 通过时间判断
如果某个reduce的时间比其他reduce时间长的多。（注意：如果每个reduce执行时间差不多，都特别长，则可能是reduce设置过少导致的）。如下图。大部分task在4分钟之内完成，只有r_000021这个task在33分钟内还没完成。
另外注意，这里面需要排除一种特殊情况。有时候，某个task执行的节点可能有问题，导致任务跑的特别慢。这个时候，mapreduce的推测执行，会重启一个任务。如果新的任务在很短时间内能完成，通常则是由于task执行节点问题导致的个别task慢。如果推测执行后的task执行任务也特别慢，那更能说明该task可能会有倾斜问题。
4.2 通过任务Counter判断
Counter会记录整个job以及每个task的统计信息。counter的url一般类似：
1）通过输入记录数
普通的task counter如下，
而task=000021的counter如下，其输入记录数是2亿4000万。是其他任务的10几倍
2）通过输出字符数
普通的task counter如下，
而task=000021的counter如下，是其他任务的几十倍
5、如何找到大key及对应SQL执行代码
5.1 找到对应大key
一般情况下，hive在做join的时候，会打印join的日志。我们通过日志查找大key。
1） 找到任务特别慢的那个task，打开对应日志，url类似于
2）搜索日志中出现的“rows for joinkey”，如下图。
3）找到时间跨度最长的那条记录，如下图。比如[54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e]，处理的时间从2017-08-03 11:31:30 一直到2017-08-03 11:46:35，耗时15分钟，任务依然没有结束。
。。。。。。由于日志过长，中间部分省略。。。。。。。
另外，从日志中也可能看到，54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e已经处理了236528000条数据，实际情况是该key在imei_open_app中有2亿3659万条数据。该key为导致join倾斜的key。
5.2 确定任务卡住的stage
1） 通过jobname确定stage
一般通过Hive的默认jobname会带上名称会带上stage阶段，如下为Stage-1。
2）如果jobname是自定义的，那可能没法通过jobname判断stage。需要借助于任务日志。找到执行特别慢的那个task，搜索 “CommonJoinOperator: JOIN struct” 。Hive在做join的时候，会把join的key打印到日志中，如下。
上图中的关键信息是struct<_col1:string,_col6:string>
这时候，需要参考该SQL的执行计划。通过参考执行计划，可以断定该阶段为stage1阶段。
5.3 确定SQL执行代码
确定了执行阶段（即stage），那么通过执行计划，就可以判断出是执行哪段代码时出现了倾斜。还是从上图，可以推测出是在执行下面红框中代码时出现了数据倾斜。
6、解决方案
6.1 过滤掉脏数据
如果大key是无意义的脏数据，直接过滤掉。本场景中大key无实际意义，为脏数据，直接过滤掉。null值判断
6.2 数据预处理
数据做一下预处理，尽量保证join的时候，同一个key对应的记录不要有太多。
6.3 增加reduce个数
如果数据中出现了多个大key，增加reduce个数，可以让这些大key落到同一个reduce的概率小很多。
6.4 转换为mapjoin
如果两个表join的时候，一个表为小表，可以用mapjoin做。
6.5 大key单独处理
将大key和其他key分开处理，SQL如下
select appid,count(*)
from (
select md5imei,appid
from (
select md5imei,appid,cheat_flags
from ( select md5imei,appid,t2.cheat_flags from imei_open_app where md5imei="54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e" ) t1
left outer join cheat_imei t2
on t1.md5imei=t2.md5imei
union all
select md5imei,appid,cheat_flags
from ( select md5imei,appid,t2.cheat_flags from imei_open_app where md5imei!="54bc0748b1c0fb46135d117b6d26885e" ) t11
left outer join cheat_imei t12
on t11.md5imei=t12.md5imei
)t3
where t3.cheat_flags is null
) t4
group by appid ;6.6 hive.optimize.skewjoin
会将一个join SQL 分为两个job。另外可以同时设置下hive.skewjoin.key，默认为10000。参考：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties。但该
参数对full outer join无效。
6.7 调整内存设置
适用于那些由于内存超限内务被kill掉的场景。通过加大内存起码能让任务跑起来，不至于被杀掉。该参数不一定会降低任务执行时间。
如：
setmapreduce.reduce.memory.mb=5120 ;
setmapreduce.reduce.java.opts=-Xmx5000M -XX:MaxPermSize=128m;