如何处理hive的数据倾斜?

最新推荐文章于 2024-07-03 10:21:56 发布
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本文探讨了Hive数据倾斜的根本原因，重点介绍了数据倾斜的解决方案，包括使用map join、bucket map join和SMB map join优化大表连接，以及通过MR处理和union all的优化来平衡负载。同时，针对group by数据倾斜，提出了使用combiner提前聚合和运行多个MR任务的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hive的数据倾斜

出现倾斜的根本原因:

在reduce中,某一个或者某几个的分组k2对应的value的数据比较多.从而引起数据倾斜问题.

一 数据倾斜处理

1 使用map join/bucket map join/SMB map join解决

q: 为什么传统默认join效率低?

默认执行的时候 .执行join的sql. 走MR的时候 最终是在 reduce端进行join操作 .
出现问题:
1 所有的join连接工作 都是交给reduce端.压力比较大.
2 可能会出现数据倾斜问题
解决: 变为map join

map join: 将核心join操作.都集中在map端操作.而map数量是有读取文件的切片决定的,
  	会保证每一个maptask的数量最基本是差不多.不会导致数据倾斜问题.map的数量会随着
  	读取文件数据量增大而增多.依次不断提升MR的执行效率.
弊端: 
  1 比较耗费内粗
  2 要求整个join中 必须有小表 
使用条件:
  1 set hive.auto.convert.join=true:--开启map join 的支持.默认就是true
  2 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000 默认为 20971520(20M)

小表 join 大表(Map join)

使用条件:
1 set hive.auto.convert.join=true;  -- 开启map join的支持, 默认就是true
2 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000 默认为 20971520 (20M)

对表类型没有要求

中型表 join大表 (bucket map join)

使用条件:
1 两个表必须是分桶表 
2 开始bucket map join 支持 : set hive.optimize.bucketmapjoin = true
3 一个表的分桶表的数量是另一个表的分桶表数量的整数倍
4 bucket列必须是 join 的列
5 必须应用在map join 场景中

大表 join大表(SMB map join)

SMB: sort merge bucket

使用条件:
1 两个表必须是分桶表 
2 开始SMB map join 支持
 	set hive.optimize.bucketmapjoin = true;  -- 开启 bucket map join
	set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; -- 开启 SBM join支持
	set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;  -- 开启 SBM join支持
	set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true  -- 自动尝试开启 SMB join
3 两个表分桶表必须是一致的 
4 bucket 列必须是join的列 同时必须保证分桶字段进行排序操作 
	s
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Hive的数据倾斜是什么？
chunzhi128的博客
05-30 1380
Hive数据倾斜问题分析与解决方案 数据倾斜在Hive中表现为部分Task处理数据量远大于其他Task，导致性能瓶颈或作业失败。主要原因包括数据源分布不均、SQL设计不合理和配置参数不当。常见表现为Task长时间运行、内存不足或进度停滞。 检测方法包括分析执行计划、统计键值分布和监控作业日志。解决方案分为： SQL优化：使用Map Join、两阶段聚合、拆分倾斜键和优化Count(Distinct)； 参数调优：调整Reducer数量、启用任务重试和合理分区分桶； 架构优化：引入预聚合层、更换计算引擎或增加
高频考点：Hive数据倾斜问题总结和优化措施
大模型大数据攻城狮的专栏
10-26 1104
在Hive中，数据倾斜是一个常见的性能瓶颈问题。它指的是。
hive数据倾斜
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04-15 457
造成数据倾斜的原因： key 分布不均匀 业务数据本身的特性 建表考虑不周全 某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜 产生数据倾斜的业务场景 1.空值产生的数据倾斜 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。 解决方案 1：user_id 为空的不参与关联 select * from lo...
Hive数据倾斜及处理
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数据倾斜的直白概念： 数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。 针对mapreduce的过程来说就是，有多个reduce，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可...
Hive学习之路 （十九）Hive的数据倾斜
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04-15 629
1、什么是数据倾斜？ 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 2、Hadoop 框架的特性 　　A、不怕数据大，怕数据倾斜 　　B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多 　　C、 sum,count,max,min 等聚集函数，通常不会有数据倾斜问题 3、主要表现 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...
【java基础】聊聊List
qq_43654226的博客
10-07 399
写在最前，本人也只是个大三的学生，如果你发现任何我写的不对的，请在评论中指出。   List， 在java里是一个接口，其常见的实现类有ArrayList和linkedList， 但是一般在编程中用的最多的还是ArrayList，究其原因，ArrayList的底层是数组， LinkedList的底层是双向链表， 而我们的开发需求中遍历的需求比增删要多，即使是增删也一般是在List的尾部添加元素即可，像是尾部添加元素，ArrayList的时间负责度也不过是O(1)。 对于ArrayList我们可以关注的第.
HIVE 数据倾斜
zhm的博客
10-09 864
HIVE 数据倾斜 1. 什么是数据倾斜 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 2. 产生数据倾斜的原因 A：key 分布不均匀 一个表很小，但是key集中；分发到某一个或者几个Reduce上的数据远高于平均值。 B：业务数据本身的特性 C：建表考虑不周全 D：某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜 group by 数据维度非常的小，某值的数据非常多；处理某值的reduce非...
Hive 数据倾斜
ziaoming_biu的博客
04-24 1486
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。根本原因就是大量相同的key被分配到一个reduce里，造成一个reduce任务累死了，但是其他的reduce任务闲死4.1重新分区（Repartitioning）
Hive数据倾斜--处理方法
limenghao2002的博客
07-03 655
Hive数据倾斜
hive的数据倾斜
数据丁的博客
01-22 323
hive的数据倾斜 主要是reduce端产生的 reducetask–0.95*datanode个数 group 如果和聚合函数一起使用，默认在map端开始combiner，不会产生数据倾斜 产生数据倾斜的根本原因就是key分配不均匀 常见场景： 一.null值过多 解决：1.null值不参与连接 select a.,b. from log a join user b on a.userid=b...
Hive数据倾斜
ThreeAspects的博客
12-03 629
数据倾斜 数据倾斜主要表现在，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多，这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 发生数据倾斜的Situation 数据倾斜可能会发生在group过程/join过程 大...
Hive数据倾斜解决方法总结
weixin_30417487的博客
11-03 610
数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行...
Hive数据倾斜解决办法
雾幻的博客
10-23 777
http://www.mamicode.com/info-detail-500353.html map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完...
hive大数据倾斜总结
guohecang的博客
06-02 9023
在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
hive数据倾斜如何处理
最新发布
03-14
<think>好的，我现在需要解决用户关于Hive数据倾斜的问题。首先，我得回忆一下Hive数据倾斜的常见原因和解决方案。数据倾斜通常发生在分布式计算中，当某些节点处理的数据量远大于其他节点时，导致任务执行时间过长甚至失败。 用户提到了他们想了解解决方案和最佳实践，所以我需要系统性地整理这些内容。首先，数据倾斜可能出现在哪些阶段呢？比如在group by、join操作或者窗口函数中。不同的操作可能需要不同的处理方式。 接下来，我得考虑常见的解决方法。比如，使用Map端聚合，调整hive.map.aggr参数，或者在join时处理倾斜的键。比如，将倾斜的键单独处理，或者使用随机数打散。这些方法是否适用取决于具体场景。 另外，用户提供的引用中提到了在数据清洗阶段替换缺失值为平均值，这可能是在处理数据分布不均的问题。所以，数据预处理也是一个重要的步骤。比如，识别倾斜的键，并提前进行分散处理。 还需要考虑Hive的参数调优，比如设置hive.groupby.skewindata为true，或者调整并行任务数。这些参数如何影响执行计划，需要解释清楚。 然后，最佳实践部分需要结合具体案例，比如电商数据分析中的处理方式，可能用到随机前缀或扩容表的方法。同时，要确保每个解决方案都有实际应用场景的支持，比如引用中的例子。 最后，生成相关问题时要围绕用户的问题展开，可能涉及识别数据倾斜、不同操作的优化策略、参数调优等。确保问题能够帮助用户深入理解各个方面的解决方案。 现在需要将这些思考整理成一个结构化的回答，分点说明原因和解决方案，引用相关的内容，并附上相关问题。确保语言清晰，符合中文习惯，同时正确使用LaTeX格式标注公式和代码块。</think>### Hive数据倾斜解决方案及最佳实践 #### 一、数据倾斜成因分析 1. **键值分布不均**：在$group\ by$、$join$操作中，某些键值出现频率过高（如null值或特定枚举值） 2. **数据特征突变**：业务数据量级突然增长导致原有处理逻辑失效 3. **计算方式缺陷**：窗口函数使用不当或笛卡尔积操作 #### 二、通用解决方案 1. **参数优化法**： ```sql set hive.map.aggr=true; -- Map端聚合（默认开启） set hive.groupby.skewindata=true; -- 开启负载均衡 set hive.optimize.skewjoin=true; -- 开启倾斜连接优化 ``` 通过分散计算压力优化执行计划[^1] 2. **数据预处理**： ```sql -- 示例：将null值替换为随机数 SELECT COALESCE(user_id, CONCAT('null_', FLOOR(RAND()*100))) AS new_key, COUNT(*) FROM log_table GROUP BY new_key ``` 推荐在ETL阶段处理异常值，如引用[3]所述将缺失值替换为平均值保证数据正态分布[^3] 3. **计算层优化**： - **MapJoin强制转换**（小表<25M）： ```sql set hive.auto.convert.join=true; ``` - **倾斜键分离处理**（大表join优化）： ```sql -- 分离倾斜键单独处理 SELECT * FROM ( SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key,a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key WHERE a.key <> 'hot_key' ) UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key,a.value FROM a JOIN b WHERE a.key = 'hot_key' ``` #### 三、典型场景解决方案 | 场景类型 | 解决方案 | 数学原理 | |-----------------|-----------------------------------|----------------------------| | Group By倾斜 | 两阶段聚合法 | $$ \sum_{i=1}^n x_i = \sum_{j=1}^m (\sum_{k=1}^{k_j} x_k) $$ | | Join操作倾斜 | 随机前缀+扩容法 | $hash(key)\ mod\ N \rightarrow hash(concat(key, rand()))\ mod\ M$ | | 窗口函数倾斜 | 分区键组合优化 | $over(partition\ by\ key1,key2)$ | #### 四、最佳实践建议 1. **监控预警**：通过Hive集群监控系统（如引用[1]所述监控体系）提前发现倾斜特征[^1] 2. **采样分析**：执行前使用`tablesample`进行数据分布探测 ```sql SELECT key, COUNT(*) cnt FROM fact_table TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 100) GROUP BY key ORDER BY cnt DESC LIMIT 10 ``` 3. **资源配置**：对倾斜任务单独设置资源参数 ```sql set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; ``` #### 五、验证方法 1. 执行计划分析： ```sql EXPLAIN EXTENDED SELECT ... -- 原始查询语句 ``` 2. 计数器验证： ```shell # 查看Counter信息 grep "COUNTERS" job_log.txt | grep "RECORDS_" ```
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