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        當前位置:首頁  >  技術干貨  > Hive數(shù)據(jù)傾斜

        Hive數(shù)據(jù)傾斜

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:qyf
        時間: 2022-10-08 11:39:17 1665200357

        Hive數(shù)據(jù)傾斜

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

          Map 端聚合

          -- 設置如下參數(shù)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(fā)送的數(shù)據(jù)

          set hive.map.aggr=true

          GroupBy 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜

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

          部分聚合操作,先縮小數(shù)據(jù)量。第二個Job再進行真正的數(shù)據(jù)處理,完成最終的聚合

          set hive.groupby.skewindata = true

          count(distinct)

          -- count(distinct) 數(shù)據(jù)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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