数据倾斜优化
数据倾斜发生的原因有哪些?
map输出数据按key Hash的分配到reduce中,由于key分布不均匀、业务数据本身的特性、建表时考虑不周等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。
数据倾斜解决方式有哪些
group by 导致的数据倾斜
1.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。
2.使用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;
join导致的数据倾斜
1.使用map join算法,join操作仅在map端就能完成,没有shuffle操作,没有reduce阶段,自然不会产生reduce端的数据倾斜。该方案适用于大表join小表时发生数据倾斜的场景。
2.skew join
skew join的原理是,为倾斜的大key单独启动一个map join任务进行计算,其余key进行正常的common join。原理图如下:
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