一、 Hive数据倾斜概述

Hive作为一款有力巨大的数据仓库工具，在处理巨大规模数据时数据倾斜问题成为制约其性能的关键因素。数据倾斜是指数据分布不均，弄得有些节点处理的数据量远巨大于其他节点，从而关系到整体施行效率。

数据倾斜原因

数据倾斜产生的原因基本上包括：数据分布不均、 Join操作中分桶列不相同、分桶列数据分布不均等那个。

解决数据倾斜的方法

针对数据倾斜问题， 我们能从以下几个方面进行优化：

二、数据分布不均弄得的倾斜

当数据分布不均时我们能采取以下方法解决：

        set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
        set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
        create temporary table temp_table as
        select /*+ mapjoin */
        a.*, b.xxx
        from table_a a
        join table_b b
        on a.id=b.id;
        insert overwrite table result_table
        select /*+ mapjoin */
        a.*, b.xxx
        from table_a a
        left join temp_table b
        on a.id=b.id;
    

三、Join操作中分桶列不相同弄得的倾斜

当Join操作中分桶列不相同，我们能通过以下措施解决：

        set hive.enforce.bucketing=true;
        set hive.exec.dynamic.partition=true;
        set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
        set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
        create table test_a
        clustered by  into buckets;
        create table result_table
        clustered by  into buckets;
        insert overwrite table result_table
        select /*+ mapjoin */
        a.*, b.xxx
        from test_a a
        left join table_b b
        on a.id=b.id;
    

        create table tab1 
        partitioned by 
        clustered by  into buckets
        stored as orc;
        create table tab2 
        partitioned by 
        clustered by  into buckets
        stored as orc;
        insert into table tab1 partition 
        values;
        insert into table tab2 partition 
        values;
        set mapred.reduce.tasks=;
        select * from tab1 a join tab2 b
        on a.key%=b.key% and a.ds=b.ds and a.dt=b.dt;
    

数据倾斜问题一直是巨大数据处理领域的困难点和痛点，解决数据倾斜问题关乎整个巨大数据手艺的进步和应用。在Hive运行中，能采取对数据分布、Join操作、分桶列等方面的优化来解决数据倾斜问题。我们需要对各种优化方法进行不断的和实践，以期达到更优秀的处理效果。

六、 预测与验证

以后因为巨大数据手艺的不断进步，数据倾斜问题将得到更优良的解决。我们预测，我们的观点。