Hive中数据倾斜解决实例

Hive中数据倾斜的表面原因可能各种各样，但是底层都是一个Reducer的节点计算压力过大，造成某一个节点一直在运算造成的。

今天运行SQL的时候，遇到了一次，分享下（由于数据使用公司数据，表名都重新换过，数据量保持不变）

表名信息如下，假设有两张表:

tmp_user，数据量：267772
tmp_user_log,数据量：5,617,310,131

初始SQL如下：

  SELECT /*+mapjoin(a)*/b.user_type_id
,count(distinct certi_no) certi_no
  FROM tmp_user a
  JOIN tmp_user_log b
    ON a.user_id = b.user_id
GROUP BY b.user_type_id
  ;

上述逻辑就是查看不同用户类型下的身份证数量，运行结果如下

| user_type_id | certi_no   |
+--------------+------------+
| 11           | 114982     |
| 12           | 26654      |

而这段SQL运行了大约6分多钟，其中主要卡在下面
Hive中数据倾斜解决实例-LMLPHP
可以看出确实是有倾斜，那么怎么解决呢？

因为本人有点懒，遇到这种问题向来第一反应是，弄张临时表，然后临时表再去 count distinct运算，临时表计算分两步：
第一步、建临时表，把需要的字段都放进去

    create table if not exists tmp_user_type_log
  AS
  SELECT /*+mapjoin(a)*/b.user_type_id


 ,certi_no
      FROM tmp_user a
      JOIN tmp_user_log b
        ON a.user_id = b.user_id

Hive中数据倾斜解决实例-LMLPHP
上面运行没用一分钟，还行

第二步，运行临时表的count distinct 计算，语句如下：

 select user_type_id
  ,count(distinct certi_no) as certi_no
    from tmp_user_type_log
   group by user_type_id
   ；

Hive中数据倾斜解决实例-LMLPHP
运行也是几十秒，说明也挺快，结果跟前面贴出来的一致，这里不再重复贴出来了。总体来说，已经快了很多了。

后来闲下来的时候想，应该还有其他不这么直接暴力的方法，因为既然是运行count distinct，那么null值是肯定不会被计算进去，而一般倾斜的原因之一的数据分布不均匀，就是由于Null值造成的。

检查该字段certi_no的空值数量为：1,258,376,131
而总的数据量为：5,617,310,131
所占比例：22%

所以有理由认为是null值造成的倾斜，因此优化就简单了，直接在where条件中去掉null值得即可（先大胆测试一般）：

SELECT /*+mapjoin(a)*/b.user_type_id
    ,count(distinct certi_no) certi_no
      FROM tmp_user a
      JOIN tmp_user_log b
        ON a.user_id = b.user_id
        where b.certi_no IS NOT NULL
    GROUP BY b.user_type_id
      ;

结果总共30秒不到就出结果了：
Hive中数据倾斜解决实例-LMLPHP
运行结果与前面第一个结果一致，如下：

| user_type_id | certi_no   |
+--------------+------------+
| 11           | 114982     |
| 12           | 26654      |

可见，再去除掉NULL值后，count distinct的运算还是很快的。了解数据业务逻辑，以及数据分布结构，才能更好的做相关性能的优化。

Brad_Q1

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