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Hive數據傾斜

來源:千鋒教育
發布人:qyf
時間: 2022-10-08 11:39:17 1665200357

Hive數據傾斜

  MapReduce任務中,Map輸出數據按Key Hash分配到Reduce中,由于Key分布不均勻、業務數據本身的特性、建表時考慮不周、某些SQL語句本身就有數據傾斜等原因造成的reduce上的數據量差異過大,如何將數據均勻的分配到各個Reduce中,就是解決數據傾斜的根本所在,舉三個例子

  Map 端聚合

  -- 設置如下參數即可開啟map端聚合,就是在Map端將相同的Key先做一次聚合計算,減少往reduce發送的數據

  set hive.map.aggr=true

  GroupBy 產生的數據傾斜

  -- 設置如下參數,在GroupBy時,生成兩個Job,第一個Job給GroupBy的key加隨機數,隨機分布到Reduce中,每個Reduce做

  部分聚合操作,先縮小數據量。第二個Job再進行真正的數據處理,完成最終的聚合

  set hive.groupby.skewindata = true

  count(distinct)

  -- count(distinct) 數據傾斜,可以使用 sum + groupby 來完成等價轉換,

  -- 原始SQL

  select count(distinct uuid) from t1;

  -- 等價轉換SQL, 其實就是采用分治思路,我們按照uuid的前n位進行GROUP BY,并做COUNT(DISTINCT )操作,

  然后再對所有的COUNT(DISTINCT)結果進行求和

  select sum(agg_part) result from

  (

  select substr(uuid,1,3) uuid_part,

  count(distinct substr(uuid,4)) as agg_part

  from t1

  group by substr(uuid,1,3)

  )t

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