在Hadoop平台的hive数据库进行开发的时候，数据倾斜也是比较容易遇到的问题，这边文章对数据倾斜的定义以及产生的原因、对应的解决方案进行学习。

一、数据倾斜的定义

数据倾斜：数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要表现为任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。 单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大 于平均时长。

二、数据倾斜产生的原因

1，key 分布不均匀。
2，业务数据本身的特性。
3，建表考虑不周全。
4，某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜。

三、数据倾斜的类型以及对应解决方案

1，空值产生的数据倾斜

原理：使本身为 null 的所有记录不会拥挤在同一个 reduceTask 了，会由于有替代的 随机字符串值，而分散到了多个 reduceTask 中了，由于 null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。

示例：在日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和用户表中的 user_id 相关联，就会碰到数据倾斜的问题。

常用解决方案：
（1）user_id 为空的不参与关联

select * from log a join user b on a.user_id is not null and a.user_id = b.user_id
union all
select * from log c where c.user_id is null;

（2）赋予空值新的 key 值
原理：把空值的 key 变成一个字符串加上一个随机数，就能把造成数据倾斜的 数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题。

select * from log a left outer join user b on
case when a.user_id is null then concat('hive',rand()) else a.user_id end = b.user_id

2，不同数据类型关联产生数据倾斜

示例：用户表中 user_id 字段为 int，log 表中 user_id 为既有 string 也有 int 的类型， 当按照两个表的 user_id 进行 join 操作的时候，默认的 hash 操作会按照 int 类型的 id 进 行分配，这样就会导致所有的 string 类型的 id 就被分到同一个 reducer 当中。

把数字类型 id 转换成 string 类型的 id

select * from user a 
left outer join log b on b.user_id = cast(a.user_id as string)

3，join 倾斜

map join 概念：将其中做连接的小表（全量数据）分发到所有 MapTask 端进行 Join，从 而避免了 reduceTask，前提要求是内存足以装下该全量数据。

自动开启 map join 优化，由两个参数控制：

set hive.auto.convert.join=true; //设置 MapJoin 优化自动开启
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 //设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化

以大表 a 和小表 b 为例，所有的 maptask 节点都装载小表 b 的所有数据，然后大表 a 的 一个数据块数据比如说是 a1 去跟 b 全量数据做链接，就省去了 reduce 做汇总的过程。 所以相对来说，在内存允许的条件下使用 map join 比直接使用 MapReduce 效率还高些， 当然这只限于做 join 查询的时候。

select /* +mapjoin(a) */ a.id aid, name, age from a join b on a.id = b.id;
select /* +mapjoin(movies) */ a.title, b.rating from movies a join ratings b on a.movieid =
b.movieid;

注意：使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常 高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常，这时就需要特别的处理

4，group by 倾斜

group by的维度太少，某值的数量太多（如性别sex，只有男和女，group by时只有两个维度，每个维度的数据量都很大），从而导致处理某个值数据的reduce处理非常耗时。

参数调整：

hive.map.aggr = true    // Map 端部分聚合，相当于Combiner；
hive.groupby.skewindata=true    //有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。

5，count distinct 倾斜

某特殊值较多，数据将会在一个reduce中处理，处理此特殊值的reduce耗时。

count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。

四、数据倾斜解决方法总结

1，参数调节：hive.map.aggr = true 在map端部分聚合。
2，参数调节：hive.groupby.skewindata=true 数据倾斜时负载均衡。
3，sql语句调节：join时选择key值分布较均匀的表作为驱动表，同时做好列裁剪和分区裁剪，以减少数据量。
4，sql语句调节：大小表join时，小表先进内存。
5，sql语句调节：大表join大表时，把key值为空的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，因此处理后不影响最终结果。

五、数据倾斜解决其他方法

1，调整mapper数

mapper数量与输入文件的split数息息相关，在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到split划分的具体逻辑。这里不贴代码，直接叙述mapper数是如何确定的。

可以直接通过参数mapred.map.tasks（默认值2）来设定mapper数的期望值，但它不一定会生效，下面会提到。

设输入文件的总大小为total_input_size。HDFS中，一个块的大小由参数dfs.block.size指定，默认值64MB或128MB。在默认情况下，mapper数就是：
default_mapper_num = total_input_size / dfs.block.size。
参数mapred.min.split.size（默认值1B）和mapred.max.split.size（默认值64MB）分别用来指定split的最小和最大大小。split大小和split数计算规则是：
split_size = MAX(mapred.min.split.size, MIN(mapred.max.split.size, dfs.block.size))；
split_num = total_input_size / split_size。

得出mapper数：
mapper_num = MIN(split_num, MAX(default_num, mapred.map.tasks))。
可见，如果想减少mapper数，就适当调高mapred.min.split.size，split数就减少了。如果想增大mapper数，除了降低mapred.min.split.size之外，也可以调高mapred.map.tasks。
一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；如果输入文件是大量非小文件，就增大mapper数；至于大量小文件的情况，

2，调整reducer数

reducer数量的确定方法比mapper简单得多。使用参数mapred.reduce.tasks可以直接设定reducer数量，不像mapper一样是期望值。但如果不设这个参数的话，Hive就会自行推测，逻辑如下：

参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer用来设定每个reducer能够处理的最大数据量，默认值1G（1.2版本之前）或256M（1.2版本之后）。

参数hive.exec.reducers.max用来设定每个job的最大reducer数量，默认值999（1.2版本之前）或1009（1.2版本之后）。

得出reducer数：
reducer_num = MIN(total_input_size / reducers.bytes.per.reducer, reducers.max)。
reducer数量与输出文件的数量相关。如果reducer数太多，会产生大量小文件，对HDFS造成压力。如果reducer数太少，每个reducer要处理很多数据，容易拖慢运行时间或者造成OOM。

3，合并小文件

（1）输入阶段合并
需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。
这样比起上面调整mapper数时，又会多出两个参数，分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack，含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB），则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。

（2）输出阶段合并
直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并。
另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。

参考文档：https://www.jianshu.com/p/deb4a6f91d3b