1.什么是数据倾斜？
数据倾斜主要表现在，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
2.常见容易出现数据倾斜的操作？
数据倾斜可能会发生在group过程和join过程。
1.大表和小表关联时
比如，一个上千万行的记录表和一个几千行表之间join关联时，容易发生数据倾斜。为什么大表和小表容易发生数据倾斜（无非有的reduce执行时间被延迟）？请参考Hive中小表与大表关联(join)的性能分析
解决方式：
1.多表关联时，将小表(关联键记录少的表)依次放到前面，这样可以触发reduce端更少的操作次数，减少运行时间。
2.同时可以使用Map Join让小的维度表缓存到内存。在map端完成join过程，从而省略掉redcue端的工作。但是使用这个功能，需要开启map-side join的设置属性：set hive.auto.convert.join=true(默认是false)
同时还可以设置使用这个优化的小表的大小：set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000(默认值25M)
2.大表和大表的关联
1.比如：大表与大表关联，但是其中一张表的多是空值或者0比较多，容易shuffle给一个reduce，造成运行慢
解决方式1：
1.这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key,均匀分配给多个reduce去执行，比如：
-
select ...忽略...... -
from trackinfo a left outer join pm_info b -
on ( case when (a.ext_field7 is not null and length(a.ext_field7) > 0 and a.ext_field7 rlike '^[0-9]+$') -
then cast(a.ext_field7 as bigint) -
else cast(ceiling(rand() * -65535) as bigint) end = b.id ) -
#将A表垃圾数据（为null,为0，以及其他类型的数据）赋一个随机的负数，然后将这些数据shuffle到不同reduce处理。
解决方式2：
2.当key值都是有效值时，解决办法为设置以下几个参数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000
也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据，如果你的join 操作也产生了数据倾斜，那么你可以在hive 中设定
set hive.optimize.skewjoin = true;
set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold （default = 100000）
hive 在运行的时候没有办法判断哪个key 会产生多大的倾斜，所以使用这个参数控制倾斜的阈值，如果超过这个值，新的值会发送给那些还没有达到的reduce, 一般可以设置成你处理的总记录数/reduce个数的2-4倍都可以接受.
倾斜是经常会存在的，一般select 的层数超过2层，翻译成执行计划多于3个以上的mapreduce job 都很容易产生倾斜，建议每次运行比较复杂的sql 之前都可以设一下这个参数. 如果你不知道设置多少，可以就按官方默认的1个reduce 只处理1G 的算法，那么 skew_key_threshold = 1G/平均行长. 或者默认直接设成250000000 (差不多算平均行长4个字节)
3.其他情况数据倾斜的处理
1.比如因group by造成数据倾斜？使用Hive对数据做一些类型统计的时候遇到过某种类型的数据量特别多，而其他类型数据的数据量特别少。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，而当其中每一组的数据量过大时，会出现其他组的计算已经完成而这里还没计算完成，其他节点的一直等待这个节点的任务执行完成，所以会看到一直map 100% reduce 99%的情况。
解决方式1：
hive.map.aggr=true （默认true） 这个配置项代表是否在map端进行聚合，相当于Combiner
hive.groupby.skewindata=true（默认false）
有数据倾斜的时候进行负载均衡，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
4.通用的一些数据倾斜的处理方法
1.reduce个数太少
reduce数太少set mapred.reduce.tasks=800;
默认是先设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数，设置了后hive会自动计算reduce的个数，因此两个参数一般不同时使用
2.当HiveQL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;
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