Hive - 数据倾斜的原因以及解决办法（附样例）

Hive - 数据倾斜的原因以及解决办法（附样例）

在大数据处理的过程中，Hive是一种常用的工具。然而，在处理大规模数据时，数据倾斜问题往往会导致查询性能下降，甚至查询失败。本文将介绍Hive数据倾斜的原因，并提供几种有效的解决方案。

一、数据倾斜原因分析

1. 可能会触发 Hive 数据倾斜的情况

2. 造成数据倾斜的原因

（1）key分布不均匀
（2）业务数据本身的特性
（3）建表时考虑不周
（4）某些SQL语句本身就有数据倾斜

3. 数据倾斜的表现

（1）任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
（2）单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。

二、数据倾斜的解决方案

1. 调整 Hive 配置

（1）hive.map.aggr参数用于在Map阶段进行部分聚合，可以有效地减少需要传输到Reduce阶段的数据量，从而减轻Reduce阶段的负担。

SET hive.map.aggr=true;

（2）hive.groupby.skewindata参数参数设置为true时，Hive会在执行GroupBy操作时检测并处理数据倾斜。具体来说其生成的查询计划会有两个MRJob：

• 第一个MRJob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GroupByKey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MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupByKey分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupByKey被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

SET hive.groupby.skewindata=true;

2. SQL 语句调节

（1）针对大小表Join：

• 使用mapjoin让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存，在map端完成join操作。正常情况下join是需要在reduce端执行的，通过mapjoin可以实现在map端执行join操作，这样可以避免在shuffle的时候造成数据倾斜。

（2）针对大表Join大表：

• 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。

（3）优化GroupBy操作：

• 下面SQL其实是一个解决数据倾斜的SQL（添加随机数，两阶段聚合）。先看里面的select语句，里面的select语句其实是根据key进行分组，但是这个key对应的数据存在数据倾斜，key=KEY001的数据占了整份数据的90%，所以直接针对key进行分组肯定会出现数据倾斜，应该计算效率，所以在这里就实现了曲线救国，先把key=KEY001的数据打散，分成50份，进行局部聚合。最后再通过外面的select进行全局的聚合，这样就可以显著提高计算效率。

SELECT a.Key
 , SUM(a.Cnt) AS Cnt
FROM (
 SELECT Key
 , COUNT(*) AS Cnt
 FROM TableName
 GROUP BY Key,
 CASE
 WHEN Key = 'KEY001' THEN Hash(Random()) % 50
 ELSE 0
 END
) a
GROUP BY a.Key;