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Hive 数据倾斜优化

在使用 Hive 进行大数据处理时，数据倾斜是一个常见的问题。本文将详细介绍数据倾斜的概念、表现、常见场景及其解决方案。

1. 什么是数据倾斜？

数据倾斜是指由于数据分布不均匀，导致大量数据集中到某个节点或任务中，造成处理延迟和性能瓶颈。

2. 数据倾斜的表现

• 作业进度长时间维持在接近完成状态（99%或100%）。
• 查看任务监控页面时，发现少量 reduce 任务未完成，因为其处理的数据量远超其他任务。

3. 容易产生数据倾斜的场景

3.1 Join 操作：

• 小表与大表 join 时，key 分布不均。
• 大表与大表 join 时，分桶字段存在大量空值。

3.2 Group By 操作不和聚集函数搭配使用的时候：

• 原因：

  • 当某些 key 的值在数据集中频繁出现时，相关的数据将集中到一个或少数的 Reducer 上进行处理。
  • 这些 Reducer 处理的数据量过大，导致运行时间长。

• 表现：

  • 某个 Reducer 的任务处理时间明显长于其他 Reducer。
  • 资源分配不均匀，影响整体作业效率。

方法

• 调整数据分布：通过添加随机数等方法，重新分配数据，减少单个 key 负载。
• 增加 Reducer 数量：合理增加 Reducer 来分散压力。

3.3 Count Distinct 操作：

• 原因：

  • 需要对唯一值进行计算，因为 count(distinct)是按 group by字段分组，按 distinct字段排序。
  • 如果某个字段的值分布不均匀，某些值过于集中，会导致相关 Reducer 负载过重。

• 表现：

  • 处理时间长，可能导致内存溢出。
  • 某些任务比其他任务需要更多的时间来完成。

解决方法

• 近似计算：使用 approx_distinct 或其他近似方法减少计算复杂度。
• 预聚合：在进行去重前，先对数据进行预处理，减少数据量。

4. 数据倾斜的原因

1. Key 分布不均匀：

   • 在分组（Group By）或连接（Join）中，某些 key 的数据远多于其他 key。

2. 业务数据特性：

   • 某些特定值（如默认值、异常值）出现频率过高。

3. 建表时考虑不周：

   • 未合理设计表的分区或分桶策略。

4. SQL 语句特性：

   • 特定 SQL 语句在逻辑上引起数据集中。

5. 解决数据倾斜的常用方案

1. JOIN优化

（1）空值产生的数据倾斜

• 场景说明：日志中的 user_id 丢失，导致与用户表关联时出现倾斜。
• 解决方案：

  • 方案1：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;
    

  • 方案2：赋予空值新 key 值

    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;
    

  • 总结：方案2效率更高，通过随机字符串分散空值数据。

（2）不同数据类型关联产生的数据倾斜

• 场景说明：user 表中的 user_id 为 int，log 表中为 string。

• 解决方案：统一数据类型

  SELECT *
  FROM user a
  LEFT OUTER JOIN log b ON b.user_id = CAST(a.user_id AS STRING);
  

（3）大小表关联查询产生的数据倾斜

• 场景说明：使用 map join 解决小表关联大表的倾斜问题。

• 解决方案：

  使用 map join 在内存中处理小表，避免 reduce 阶段：

  SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.id, b.name
  FROM large_table a
  JOIN small_table b ON a.id = b.id;
  

  • Hive 中自动开启 map join 优化：

    SET hive.auto.convert.join=true;
    SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
    

• 大表关联：将大表切分成小表，再分别进行 map join。

• 小表不大不小：

  如果小表较大，无法直接用 map join，则采用如下策略：

  SELECT /*+ MAPJOIN(x) */ *
  FROM log a
  LEFT OUTER JOIN (SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ d.*FROM (SELECT DISTINCT user_id FROM log) cJOIN users d ON c.user_id = d.user_id
  ) x ON a.user_id = x.user_id;
  

  • 总结：根据具体场景选择适合的优化策略。

2. Map 阶段优化

• 使用 Combiner：

  • 在 Map 阶段聚合中间结果，减少传输数据量。

• MapJoin 优化：

  • 对小表进行 MapJoin，在 Map 阶段完成连接。

  SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ ... FROM large_table JOIN small_table ON ...
  

3. 增加 Reducer 个数

• 根据数据量合理调整 Reducer 的数量，以分散负载。

  SET mapreduce.job.reduces = <num>;
  

4. 优化 Count Distinct

• 减少使用使用Count Distinct次数或使用 approx_distinct 等近似计算方法。

6. 其他

数据扩散

• 定义：数据扩散指的是在执行某些操作（如连接操作）时，数据量显著增加。例如，当两个表进行连接时，结果集的大小远远超过原始表的大小。
• 影响：会导致资源消耗增加，处理时间变长，甚至可能导致内存溢出。
• 解决方法：
  • 优化连接条件，确保只连接必需的数据。
  • 使用过滤条件提前减少数据量。

数据漂移

• 定义：数据漂移通常指的是数据在不同时间段内的分布或特征发生了变化。例如，由于时间延迟，当天的数据可能在第二天被处理。
• 影响：数据分析结果可能不准确，影响实时性。
• 解决方法：
  • 设计合理的时间窗口，确保数据在合适的时间范围内被处理。
  • 定期检查和调整数据处理策略以适应数据特征的变化。