大数据学习(15)

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数据倾斜概述

数据倾斜问题，通常是指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduce，进而导致该Reduce所需的时间远超其他Reduce，成为整个任务的瓶颈。

Hive中的数据倾斜常出现在分组聚合和join操作的场景中，下面分别介绍在上述两种场景下的优化思路。

 分组聚合导致的数据倾斜

优化说明

之前提到过，Hive中未经优化的分组聚合，是通过一个MapReduce Job实现的。Map端负责读取数据，并按照分组字段分区，通过Shuffle，将数据发往Reduce端，各组数据在Reduce端完成最终的聚合运算。

如果group by分组字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。

由分组聚合导致的数据倾斜问题，有以下两种解决思路：

1）Map-Side聚合

开启Map-Side聚合后，数据会现在Map端完成部分聚合工作。这样一来即便原始数据是倾斜的，经过Map端的初步聚合后，发往Reduce的数据也就不再倾斜了。最佳状态下，Map-端聚合能完全屏蔽数据倾斜问题。

相关参数如下：

--启用map-side聚合set hive.map.aggr=true;--用于检测源表数据是否适合进行map-side聚合。检测的方法是：先对若干条数据进行map-side聚合，若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于该值，则认为该表适合进行map-side聚合；否则，认为该表数据不适合进行map-side聚合，后续数据便不再进行map-side聚合。set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5;--用于检测源表是否适合map-side聚合的条数。set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;--map-side聚合所用的hash table，占用map task堆内存的最大比例，若超出该值，则会对hash table进行一次flush。set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

2）Skew-GroupBy优化

Skew-GroupBy的原理是启动两个MR任务，第一个MR按照随机数分区，将数据分散发送到Reduce，完成部分聚合，第二个MR按照分组字段分区，完成最终聚合。

相关参数如下：

--启用分组聚合数据倾斜优化set hive.groupby.skewindata=true;

（1）Map-Side聚合

设置如下参数

--启用map-side聚合set hive.map.aggr=true;--关闭skew-groupbyset hive.groupby.skewindata=false;

（2）Skew-GroupBy优化

设置如下参数

--启用skew-groupbyset hive.groupby.skewindata=true;--关闭map-side聚合set hive.map.aggr=false;

开启Skew-GroupBy优化后，可以很明显看到该sql执行在yarn上启动了两个mr任务，第一个mr打散数据，第二个mr按照打散后的数据进行分组聚合。

需要注意的是，map-side聚合一定是要比Skew-GroupBy要快的，因为Skew-GroupBy需要两个mapreduce任务，所以大多数情况下还是前者用的多，但是！如果空间不够内存不足，map-side需要维护一个哈希表，这样flush次数可能很多，也就不可以解决数据倾斜问题，这样第二种方法的优势就出来了。