基于MapReduce的Hive数据倾斜场景以及调优方案

1 Hive数据倾斜的现象

通常认为当所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，这种情况下一般都是发生了数据倾斜。

即为在整个计算过程中，大量相同的key被分配到了同一个reduce任务上造成。Hive的数据倾斜本质上是MapReduce计算引擎的数据倾斜，一般来说容易发生在reduce阶段，map阶段的数据倾斜多是由于HDFS存储数据文件源的问题，reduce阶段则多是开发过程中程序员引起，需要通过手段进行优化。

本文仅讨论基于MR引擎的Hive数据倾斜现象，另外Spark、Flink中的数据倾斜择日再论。

1.1 Hive数据倾斜的场景

Hive数据倾斜是指在数据分布中存在不均匀的情况，业务问题或者业务数据本身的问题，某些数据比较集中，导致某些节点或分区上的数据量远远大于其他节点或分区，从而影响查询性能和任务的均衡执行，尤其是join。以下是一些可能导致Hive数据倾斜的场景：

1. 连接操作中的键值倾斜：在进行join连接操作时，如果连接的键存在不均匀分布、数据类型不一致，会导致某些键对应的数据量远大于其他键，造成倾斜。表中作为关联条件的字段值为0或空值的较多，会造成shuffle时进入到一个reduce任务中。为什么是空值？因为空值在根据hash计算分区时，会在内存中被视为同样的hash，进而被放入一个分区进行计算。

2. 分桶表和分区表的数据倾斜：如果在分桶表或分区表中，某些分桶或分区的数据量过大，超过了其他分桶或分区的数据量，就会造成倾斜。

3. 聚合操作的倾斜：在执行聚合操作（如GROUP BY、COUNT、SUM等）时，如果被聚合的列数据分布不均匀，会导致聚合操作的任务负载不平衡，Count(distinct id ) 去重统计要慎用。

4. 高基数列的倾斜：某些列的基数（唯一值的数量）很高，而其他列的基数较低，可能导致以高基数列为基准进行的连接或聚合操作产生数据倾斜。

5. 随机写入场景：当数据随机写入分区表或分桶表时，可能会导致某些分区或分桶的数据量增长迅速，从而引发倾斜。

6. 数据导入方式不均匀：如果使用了多个任务同时导入数据，而这些任务在导入数据时的输入源数据分布不均匀，就会导致数据倾斜。

1.2 解决数据倾斜问题的优化思路

1.2.1 代码层面：

1. 检查连接键和分区键：检查连接和分组操作的键，确保数据分布均匀，避免倾斜。可以考虑在键中引入随机数，或者对键进行散列操作。

2. 使用MapJoin和Broadcast Join：对于连接操作，使用MapJoin或Broadcast Join可以将小表复制到每个节点上，避免数据倾斜。

3. 检查聚合操作：如果有聚合操作，尤其是GROUP BY，确保被聚合的列数据分布均匀，可以考虑使用采样数据进行预估。

4. 调整存储格式：选择合适的列式存储格式（如ORC、Parquet），可以减少数据读取，提高性能。

5. 数据倾斜监控和日志：在代码中添加数据倾斜监控和日志，便于发现和定位倾斜的数据。

6. group by 代替 distinct：当要统计某一列的去重数时，如果数据量很大，count(distinct)就会非常慢，原因与order by类似，count(distinct)逻辑只会有很少的reducer来处理。

7. 列裁剪和分区裁剪：所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp，与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner，默认都是true。

1.2.2 配置层面：

1. 动态分桶和分区：对于分桶和分区表，使用动态分桶和分区可以根据数据分布情况进行自动优化。

2. 并行度设置：根据集群的规模和硬件配置，适当调整并行度，避免某些任务负载过重。

3. 调整资源分配：分配合适的资源给任务，避免资源争夺导致倾斜。

1.2.3 参数调整：

1. 调整shuffle参数：调整shuffle相关的参数，如mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent、mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies等。

2. 调整内存参数：根据任务的实际需求，调整内存参数，避免内存不足引发倾斜。

1.2.4 其他思路：

1. 数据抽样分析：使用抽样数据进行分析，了解数据分布情况，有助于更好地优化查询。

2. 使用中间表：将复杂的查询过程分解成多个步骤，将中间结果保存在临时表中，减少大查询的复杂性。

3. 使用UDF和UDAF：编写自定义函数和聚合函数，对倾斜数据进行特殊处理，分散数据分布。

4. 数据重分布：通过数据重分布操作，将倾斜数据均匀地分布到不同节点上。

5. 增加节点数：如果集群规模允许，可以考虑增加节点数，从而分担负载，减轻数据倾斜。

2 解决Hive数据倾斜问题的方法

解决方案需要具体问题具体分析，综合考虑资源、数据量等多种因素，以下方案有相互交叉的内容，需要研判考虑：

2.1 开启负载均衡

-- map端的Combiner,默认为ture
set hive.map.aggr=true；
-- 开启负载均衡
set hive.groupby.skewindata=true （默认为false）

这行代码是在Hive中用于处理数据倾斜的配置代码。它的作用是开启Hive中的负载均衡优化，以应对数据倾斜的情况。

具体来说：

1. hive.map.aggr=true：默认情况下，Hive在执行聚合操作时（如GROUP BY、SUM、AVG等），会在Map端进行部分聚合（Partial Aggregation），以减少数据的传输量。这个配置项开启了Map端的部分聚合，可以在Map阶段对部分数据进行聚合，减少数据传输到Reducer的量。

2. hive.groupby.skewindata=true：这个配置项是为了应对数据倾斜的情况。数据倾斜指的是在进行聚合操作时，部分数据分布不均匀，导致部分Reducer处理的数据量远大于其他Reducer。开启此配置项会在数据倾斜的情况下，将数据倾斜的Key单独划分到一个Reducer，以实现负载均衡，减少单个Reducer的负载。

总体来说，这两个配置项的作用是在MapReduce过程中，优化聚合操作和应对数据倾斜，从而提高作业的执行效率和稳定性。但是，这只是配置项的作用描述，具体的优化效果还需要根据实际数据和作业情况进行实验和观察。

2.2 引入随机性

通过在连接键或分区键中引入随机数、数据加盐等方式，将倾斜的数据打散，使其分布均匀化，减少倾斜。

1. 使用随机前缀：

-- 创建分桶表，内部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (id INT,value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;-- 插入数据到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;-- 添加随机前缀列
-- 这里使用FLOOR(rand() * 100)生成一个0到99的随机整数，作为随机前缀
SELECT id, value, FLOOR(rand() * 100) AS random_prefix
FROM skewed_table;

2. 使用哈希函数：

-- 创建分桶表，内部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (id INT,value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;-- 插入数据到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;-- 使用哈希函数生成分桶列
-- 这里使用MD5哈希函数将id列哈希为一个字符串，然后将哈希字符串转换为整数
SELECT id, value, CAST(CONV(SUBSTRING(MD5(CAST(id AS STRING)), 1, 8), 16, 10) % 4 AS INT) AS hash_bucket
FROM skewed_table;

3. 使用窗口函数和随机数：

-- 创建分桶表，内部外部表也行
CREATE TABLE skewed_table (id INT,value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;-- 插入数据到分桶表
INSERT INTO TABLE skewed_table
SELECT id, value FROM source_data;-- 使用窗口函数和随机数生成分桶列
-- 这里使用ROW_NUMBER()窗口函数和FLOOR(rand() * 4)生成一个随机分桶号
SELECT id, value, FLOOR(rand() * 4) AS random_bucket
FROM (SELECT id, value, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id) AS row_numFROM skewed_table
) t;

4. 使用分桶表解决连接数据倾斜：

-- 创建两个分桶表
CREATE TABLE table1 (id INT,value STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;CREATE TABLE table2 (id INT,data STRING
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;-- 插入数据到分桶表
INSERT INTO TABLE table1
SELECT id, value FROM source_data1;INSERT INTO TABLE table2
SELECT id, data FROM source_data2;-- 使用分桶表解决连接数据倾斜
-- 对两个表都使用相同的分桶列，并且分桶数也相同，可以减少连接时的数据倾斜
SELECT t1.id, t1.value, t2.data
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

2.3 使用MapJoin或Broadcast Join

对于连接操作，reduce join 转换成 MapJoin，使用MapJoin或Broadcast Join可以将小表复制到每个节点上，避免数据倾斜。

Map-side Join（MapJoin）是一种用于处理数据倾斜问题的方法，特别适用于一个小表和一个大表进行连接的场景。在MapJoin中，小表被缓存在内存中，并与大表进行连接操作，以减少大表的数据复制和数据倾斜问题。以下是如何使用MapJoin来解决数据倾斜问题的步骤：

1. 准备数据： 假设有一个大表big_table和一个小表small_table，需要根据某个共同的列进行连接。

2. 设置MapJoin： 在Hive中，可以通过设置参数来启用MapJoin。

-- 设置MapJoin
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; -- 小表的大小阈值，单位为字节
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; -- 仅进行MapJoin，不使用Reduce阶段

3. 对小表进行Bucket操作： 将小表进行Bucket操作，使其和大表具有相同的Bucket数量。

-- 对小表进行Bucket操作
CREATE TABLE small_table_bucketed
CLUSTERED BY (join_column) INTO N BUCKETS
AS
SELECT * FROM small_table;

4. 执行MapJoin查询： 编写查询语句，使用MapJoin来连接大表和经过Bucket操作的小表。

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table_bucketed) */ big_table.*, small_table_bucketed.*
FROM big_table
JOIN small_table_bucketed ON big_table.join_column = small_table_bucketed.join_column;

在这个过程中，MapJoin会将小表的数据加载到内存中，并在Map阶段进行连接操作，从而避免了大表的数据复制和数据倾斜问题。需要注意的是，MapJoin适用于小表和大表的大小阈值适当的情况下，如果小表过大，可能会导致内存不足的问题。

总之，MapJoin是一种有效的方法来解决数据倾斜问题，特别适用于小表和大表的连接操作，通过在Map阶段进行连接，减少了数据复制和数据倾斜的可能性。

2.4 调整数据存储格式

调整存储格式，如使用ORC或Parquet等列式存储格式，或者开启输出压缩，可以减少不必要的数据读取，改善数据倾斜。

// 开启Map端输出压缩
Configuration conf = job.getConfiguration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);

这行代码是在MapReduce程序中使用Hadoop的Configuration类来配置Map端的输出压缩。虽然这行代码本身并不直接处理数据倾斜，但它可以在一定程度上优化作业的性能，从而减轻数据倾斜造成的影响。

数据倾斜可能导致部分Reducer的负载过重，而启用Map端输出压缩可以在一定程度上减小传输数据量，从而减轻Reducer的负担。具体来说，这段代码的作用是：

1. conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);：这一行代码启用了Map端输出的压缩。MapReduce作业产生的中间数据（Map输出数据）在传输到Reducer之前可以进行压缩，减小数据的传输量，从而加快数据传输速度。

2. conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);：这一行代码指定了使用的压缩编解码器。在这个例子中，使用的是Gzip压缩编解码器（GzipCodec.class），它可以对中间数据进行Gzip压缩。

通过开启Map端输出压缩，可以减小Map输出数据的传输量，从而减轻了网络传输的压力。这在数据倾斜的情况下可能会有一定的帮助，因为数据倾斜往往会导致部分Reducer需要处理较多的数据，通过减小传输数据量，可以加快数据的传输速度，从而在一定程度上减轻了数据倾斜带来的影响。然而，需要注意的是，这只是优化的一部分，实际情况可能还需要结合其他优化策略来解决数据倾斜问题。

2.5 分桶表、分区表

通过调整查询计划，如使用分桶表、分区表等，可以将任务负载均衡分配，减少数据倾斜。

分桶表是Hive中一种用于优化查询性能的技术，它可以在一定程度上帮助解决数据倾斜问题。分桶表将数据按照指定的列进行哈希分桶存储，每个分桶都包含了一部分数据，使得数据更加均匀地分布在不同的分桶中。当进行Join操作时，如果参与Join的两个表都是分桶表并且使用相同的分桶列，那么可以通过哈希分桶的方式来提高Join的效率，减轻数据倾斜问题。

下面是分桶表如何解决Join中的数据倾斜问题的基本步骤：

1. 选择合适的分桶列： 首先，需要根据实际情况选择合适的列作为分桶列。通常情况下，可以选择参与Join的列作为分桶列。

2. 创建分桶表： 将需要进行Join的表创建为分桶表，并指定分桶列和分桶数量。分桶数量应该根据数据量来合理设置，以确保数据能够均匀地分布在各个分桶中。

-- 创建分桶表A，指定分桶列bucket_col和分桶数量4
CREATE TABLE table_A (id INT,value STRING
)
CLUSTERED BY (bucket_col) INTO 4 BUCKETS;-- 创建分桶表B，同样指定分桶列bucket_col和分桶数量4
CREATE TABLE table_B (id INT,data STRING
)
CLUSTERED BY (bucket_col) INTO 4 BUCKETS;

3. 插入数据： 将数据插入到分桶表中。Hive会根据分桶列的哈希值将数据均匀地分配到不同的分桶中。

-- 插入数据到分桶表A
INSERT INTO TABLE table_A
SELECT id, value FROM source_data_A;-- 插入数据到分桶表B
INSERT INTO TABLE table_B
SELECT id, data FROM source_data_B;

4. 进行Join操作： 当需要进行Join操作时，如果两个参与Join的表都是分桶表并且使用相同的分桶列，Hive会自动利用分桶信息来进行优化。在Join时，Hive会根据分桶列的哈希值将相同哈希值的数据分配到同一个节点上，从而减少数据的传输和倾斜的问题。

-- 进行基于分桶表的Join操作
SELECT a.id, a.value, b.data
FROM table_A a
JOIN table_B b ON a.id = b.id;

在这个示例中，我们创建了两个分桶表table_A和table_B，分别用于存储两个数据源的数据。然后通过插入数据，将源数据插入到分桶表中。最后，我们进行了一个基于分桶表的Join操作，通过分桶列id来进行Join。由于两个表都是分桶表，Hive会根据分桶列的哈希值将相同哈希值的数据分配到同一个节点上，从而优化Join操作。

请注意，实际使用中需要根据数据的特点和需求来选择分桶列和分桶数量。分桶表的使用需要结合具体场景来考虑，以达到优化查询性能的目的。

分桶表的优势在于，通过合理设置分桶数量和选择适当的分桶列，可以使数据更加均匀地分布在不同的分桶中，从而减轻数据倾斜的影响。但需要注意的是，分桶表并不能完全消除数据倾斜，特别是在数据分布不均匀的情况下，仍然可能会出现倾斜的问题。在实际应用中，还可以结合其他优化技术，如使用Combiner、调整分桶数量、使用随机前缀等，来更全面地解决数据倾斜的影响。

2.6 使用抽样数据进行优化

对于大数据表，可以先对数据进行抽样，分析抽样数据的分布情况，再进行优化，避免全表扫描导致的倾斜。

// 采样数据
InputSampler.writePartitionFile(job, new InputSampler.RandomSampler(0.1, 10000));

这段代码是在MapReduce程序中使用Hadoop的InputSampler来采样数据，用于优化数据倾斜问题。具体来说，这段代码的作用是：

1. InputSampler.writePartitionFile(job, new InputSampler.RandomSampler(0.1, 10000));：这行代码使用随机采样器来创建一个分区文件。分区文件包含了采样的数据信息以及相应的分区信息，这可以用来指导MapReduce作业在进行Shuffle操作时将数据分配到不同的Reducer上。

在优化数据倾斜时，采样数据的目的是识别哪些数据可能会导致倾斜。通过对数据进行采样，可以分析采样数据的分布情况，进而确定哪些数据量较大或者分布不均匀。在这个例子中，使用了随机采样器，从输入数据中随机选择一定比例的数据（0.1，即10%），并采样的数据量为10000条。

通过分析采样数据，可以有助于识别数据倾斜的情况，从而采取相应的优化策略。例如，可以根据采样数据的分布情况来调整分区策略，使得数据更加均匀地分配到不同的Reducer上，从而减轻数据倾斜问题。

需要注意的是，虽然采样数据可以帮助识别数据倾斜问题，但它并不是解决数据倾斜的唯一方法。在实际应用中，可能还需要结合其他优化策略，如使用Combiner、使用合适的分区键、使用随机前缀等，来更全面地解决数据倾斜的影响。

2.7 过滤倾斜join单独进行join

假设有两个表：orders 和 customers，其中 orders 表中的 customer_id 列是高基数列，可能导致数据倾斜。我们可以使用过滤倾斜Key单独进行Join的方式来解决这个问题。

下面是一个示例的SQL代码：

-- 识别倾斜Key
SELECT customer_id
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 10000; -- 举例，根据实际情况设定阈值-- 拆分倾斜Key
CREATE TABLE skewed_orders AS
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (identified_skewed_keys);CREATE TABLE non_skewed_orders AS
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id NOT IN (identified_skewed_keys);-- 单独处理倾斜Key
CREATE TABLE skewed_result AS
SELECT o.*, c.name
FROM skewed_orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;CREATE TABLE non_skewed_result AS
SELECT o.*, c.name
FROM non_skewed_orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;-- 合并结果
CREATE TABLE final_result AS
SELECT * FROM skewed_result
UNION ALL
SELECT * FROM non_skewed_result;

在这个示例中，我们首先识别出可能导致数据倾斜的 customer_id 值。然后，我们根据倾斜和非倾斜的情况，分别创建了两个临时表。接下来，对倾斜数据和非倾斜数据分别进行Join操作，并将结果存储在临时表中。最后，我们通过 UNION ALL 合并了倾斜和非倾斜数据的结果，得到最终的查询结果。

这种方法也适用于处理空值，思路是用where将空值过滤掉，再使用union all将带空值的数据进行关联。