2021-08-20

hive数据倾斜的解决方案

  • 产生数据倾斜的场景
    • 数据倾斜的原因和解决方法:

产生数据倾斜的场景

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,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

数据倾斜的原因和解决方法:

1)group by,我使用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.skwindata=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)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;

4)当遇到一个大表和一个小表进行join操作时。
   解决方法:使用mapjoin 将小表加载到内存中。

   如:select /*+ MAPJOIN(a) */ 
       a.c1, b.c1 ,b.c2
       from a join b 
     where a.c1 = b.c1; 

5)遇到需要进行join的但是关联字段有数据为空(或者存在一些其他情况,比如’’,00000之类的脏数据),如表一的id需要和表二的id进行关联

解决方法1:id为空,’'之类的不参与关联

比如: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 or a.id=''; 

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 or a.user_id = ''

       		then concat(‘hive’,rand() ) 

        else a.user_id end = b.user_id; 

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