16、Hive数据倾斜与解决方案

数据倾斜

1、什么是数据倾斜

由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点

2、数据倾斜的现象

在执行任务的时候,任务进度长时间维持在99%左右,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。

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。

3、数据倾斜的情况

16、Hive数据倾斜与解决方案

4、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

5、数据倾斜的解决方案

5.1 map端聚合
--Map 端部分聚合,相当于Combiner
hive.map.aggr = true;
--有数据倾斜的时候进行负载均衡
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。
5.2 SQL语句调节
  • 如何Join

    关于驱动表的取,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,一些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去
5.3 典型的业务场景
  • 空值产生的数据倾斜

    • 场景
    如日志中,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 关联,会碰到数据倾斜的问题。
    • 解决办法
    --user_id为空的不参与关联
    
    select * from log a
    join users b
    on a.user_id is not null
    and a.user_id = b.user_id
    union all
    select * from log a
    where a.user_id is null;
    
    --赋与空值分新的key值
    select *
    from log a
    left outer join users b
    on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand()) else a.user_id end = b.user_id;
    
  • 不同数据类型关联产生数据倾斜

    • 场景
    用户表中user_id字段为int,log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时,默认的Hash操作会按int型的id来进行分配,这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中。
    • 解决办法

    • 把数字类型转换成字符串类型
    select * from users a
      left outer join logs b
      on a.usr_id = cast(b.user_id as string);
    

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/184953.html

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