hive企业级调优策略之数据倾斜

测试所用到的数据参考：

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135080511
本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。

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

分组聚合导致的数据倾斜

优化说明

前文提到过，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;

优化案例

（1）示例SQL语句

selectprovince_id,count(*)
from order_detail
group by province_id;

（2）优化前
该表数据中的province_id字段是存在倾斜的，若不经过优化，通过观察任务的执行过程，是能够看出数据倾斜现象的。


需要注意的是，hive中的map-side聚合是默认开启的，若想看到数据倾斜的现象，需要先将hive.map.aggr参数设置为false。

（3）优化思路
通过上述两种思路均可解决数据倾斜的问题。下面分别进行说明：
（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-groupby

set hive.groupby.skewindata=false;

开启map-side聚合后的执行计划如下图所示：

很明显可以看到开启map-side聚合后，reduce数据不再倾斜。

（2）Skew-GroupBy优化
设置如下参数
–启用skew-groupby

set 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。

Join导致的数据倾斜

优化说明

前文提到过，未经优化的join操作，默认是使用common join算法，也就是通过一个MapReduce Job完成计算。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作。
如果关联字段的值分布不均，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join导致的数据倾斜问题，有如下三种解决方案：

（1）map join

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。
相关参数如下：
–启动Map Join自动转换

set hive.auto.convert.join=true;

–一个Common Join operator转为Map Join operator的判断条件,若该Common Join相关的表中,存在n-1张表的大小总和<=该值,则生成一个Map Join计划,此时可能存在多种n-1张表的组合均满足该条件,则hive会为每种满足条件的组合均生成一个Map Join计划,同时还会保留原有的Common Join计划作为后备(back up)计划,实际运行时,优先执行Map Join计划，若不能执行成功，则启动Common Join后备计划。

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=250000;

–开启无条件转Map Join

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

–无条件转Map Join时的小表之和阈值,若一个Common Join operator相关的表中，存在n-1张表的大小总和<=该值,此时hive便不会再为每种n-1张表的组合均生成Map Join计划,同时也不会保留Common Join作为后备计划。而是只生成一个最优的Map Join计划。

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;

（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：

相关参数如下：
–启用skew join优化

set hive.optimize.skewjoin=true;

–触发skew join的阈值，若某个key的行数超过该参数值，则触发

set hive.skewjoin.key=100000;

这种方案对参与join的源表大小没有要求，但是对两表中倾斜的key的数据量有要求，要求一张表中的倾斜key的数据量比较小（方便走mapjoin）。
(3）调整SQL语句
若参与join的两表均为大表，其中一张表的数据是倾斜的，此时也可通过以下方式对SQL语句进行相应的调整。
假设原始SQL语句如下：A，B两表均为大表，且其中一张表的数据是倾斜的。

select*
from A
join B
on A.id=B.id;

其join过程如下：

图中1001为倾斜的大key，可以看到，其被发往了同一个Reduce进行处理。
调整SQL语句如下：

select*
from(select --打散操作concat(id,'_',cast(rand()*2 as int)) id,valuefrom A
)ta
join(select --扩容操作concat(id,'_',0) id,valuefrom Bunion allselectconcat(id,'_',1) id,valuefrom B
)tb
on ta.id=tb.id;

调整之后的SQL语句执行计划如下图所示：

优化案例

(1）示例SQL语句

select*
from order_detail od
join province_info pi
on od.province_id=pi.id;

(2）优化前
order_detail表中的province_id字段是存在倾斜的，若不经过优化，通过观察任务的执行过程，是能够看出数据倾斜现象的。

需要注意的是，hive中的map join自动转换是默认开启的，若想看到数据倾斜的现象，需要先将hive.auto.convert.join参数设置为false。
3）优化思路
上述两种优化思路均可解决该数据倾斜问题，下面分别进行说明：
（1）map join
设置如下参数
–启用map join

set hive.auto.convert.join=true;

–关闭skew join

set hive.optimize.skewjoin=false;

可以很明显看到开启map join以后，mr任务只有map阶段，没有reduce阶段，自然也就不会有数据倾斜发生。执行计划里面有MapJoin

（2）skew join
设置如下参数
–启动skew join

set hive.optimize.skewjoin=true;

–关闭map join

set hive.auto.convert.join=false;

–增加map端容器内存

set  mapreduce.map.memory.mb=2048;

开启skew join后，使用explain可以很明显看到执行计划如下图所示，说明skew join生效，任务既有common join，又有部分key走了map join。

并且该sql在yarn上最终启动了两个mr任务，而且第二个任务只有map没有reduce阶段，说明第二个任务是对倾斜的key进行了map join。