Hive数据倾斜

悠悠 2024-04-17 06:25 54阅读 0赞

# 一、什么是数据倾斜 #

简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。

### 主要表现 ###

任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。 单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大于平均时长。

### 容易数据倾斜的情况 ###

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### 原因 ###

1.  key 分布不均匀
2.  业务数据本身的特性
3.  建表考虑不周全
4.  某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜

# 二、解决方案 #

### 参数调节 ###

hive.map.aggr=true

Map 端部分聚合，相当于Combiner

hive.groupby.skewindata=true

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。

### SQL语句调节 ###

**如何Join**

关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表

做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。

**大小表Join**

使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce.

**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。

**count distinct大量相同特殊值**

count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。

**group by维度过小**

采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。

**特殊情况特殊处理**

在业务逻辑优化效果的不大情况下，有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。

# 三、业务场景 #

### 1、空值产生的数据倾斜 ###

在日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user\_id，如果取其中的 user\_id 和用户表中的 user\_id 相关联，就会碰到数据倾斜的问题。

解决方案 1：user\_id 为空的不参与关联

select * from log a join user b on a.user_id is not null and a.user_id = b.user_id
    union all
    select * from log c where c.user_id is null;

解决方案 2：赋予空值新的 key 值

select * from log a left outer join user b on
    case when a.user_id is null then concat('hive',rand()) else a.user_id end = b.user_id

方法 2 比方法 1 效率更好，不但 IO 少了，而且作业数也少了，方案 1 中，log 表 读了两次，jobs 肯定是 2，而方案 2 是 1。这个优化适合无效 id（比如-99，’’，null）产 生的数据倾斜，把空值的 key 变成一个字符串加上一个随机数，就能把造成数据倾斜的 数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题。

改变之处：使本身为 null 的所有记录不会拥挤在同一个 reduceTask 了，会由于有替代的 随机字符串值，而分散到了多个 reduceTask 中了，由于 null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。

### 2、不同数据类型关联产生数据倾斜 ###

用户表中 user\_id 字段为 int，log 表中 user\_id 为既有 string 也有 int 的类型， 当按照两个表的 user\_id 进行 join 操作的时候，默认的 hash 操作会按照 int 类型的 id 进 行分配，这样就会导致所有的 string 类型的 id 就被分到同一个 reducer 当中。

解决方案 ：把数字类型 id 转换成 string 类型的 id

select * from user a left outer join log b on b.user_id = cast(a.user_id as string)

### 3、大小表关联查询产生数据倾斜  ###

使用map join解决小表关联大表造成的数据倾斜问题。这个方法使用的频率很高。

map join 概念：将其中做连接的小表（全量数据）分发到所有 MapTask 端进行 Join，从 而避免了 reduceTask，前提要求是内存足以装下该全量数据。

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以大表 a 和小表 b 为例，所有的 maptask 节点都装载小表 b 的所有数据，然后大表 a 的 一个数据块数据比如说是 a1 去跟 b 全量数据做链接，就省去了 reduce 做汇总的过程。 所以相对来说，在内存允许的条件下使用 map join 比直接使用 MapReduce 效率还高些， 当然这只限于做 join 查询的时候。

在 hive 中，直接提供了能够在 HQL 语句指定该次查询使用 map join，map join 的用法是 在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/\*+ MAPJOIN(tablelist) \*/提示优化器转化为map join（早期的 Hive 版本的优化器是不能自动优化 map join 的）。其中 tablelist 可以是一个 表，或以逗号连接的表的列表。tablelist 中的表将会读入内存，通常应该是将小表写在这里。

MapJoin 具体用法：

select /* +mapjoin(a) */ a.id aid, name, age from a join b on a.id = b.id;
    select /* +mapjoin(movies) */ a.title, b.rating from movies a join ratings b on a.movieid =
    b.movieid;

如果是大大表关联呢？那就大事化小，小事化了。把大表切分成小表，然后分别 map join。

那么如果小表不大不小，那该如何处理呢？？？

使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常，这时就需要特别的处理。

日志表和用户表做链接：

select * from log a left outer join users b on a.user_id = b.user_id;

users 表有 600w+的记录，把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销，而且 map join 不支持这么大的小表。如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。

改进方案：

select /*+mapjoin(x)*/* from log a
    left outer join (
     select /*+mapjoin(c)*/ d.*
     from ( select distinct user_id from log ) c join users d on c.user_id = d.user_id
    ) x
    on a.user_id = x.user_id;

假如，log 里 user\_id 有上百万个，这就又回到原来 map join 问题。所幸，每日的会员 uv 不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等 等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。

# 总结 #

1、对于join，在判断小表不大于1G的情况下，使用map join

2、对于group by或distinct，设定 hive.groupby.skewindata=true

3、尽量使用上述的SQL语句调节进行优化

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