Hive数据倾斜问题解决方案

最近一段时间主要在用Hive，前几天终于还是没有逃过经典的数据倾斜问题，备受煎熬，最后终于成功解决，这里记录一下心得。

直接上干货：解决数据倾斜问题，最大的难点在于知道为什么会倾斜！！！

一般会造成数据倾斜的情况无外乎在使用 group by 或者 distinct 或 join 等的情况中，由于数据分布不均所引起，尤其是Join的情况居多，我这次是使用group by的时候发生的数据倾斜，其实其他情况都可以用一样的处理方法。

情景复现：

    一个很长很长的HQL语句，最终结果是把多个数据源的数据union 起来，然后写入目的表，执行脚本，HIVE划分成多个阶段，大概执行到后半部分的某个任务时，出现map 100%, reduce 99%的情况，然后一直是reduce 99%，直到一定时间之后，HIVE最终无法执行完成，报错。

分析过程：

日志平台是很好的帮助分析问题的工具，起码可以看到Map和Reduce阶段的进度，在我的例子中，最后只剩一个reducer在执行（实际是两个，因为集群会在只剩下一个reducer执行一段时间没有结束后，在另一个结点起相同的任务，两个结点有一个先跑完，就执行完成，但这两个阶段之间也会竞争资源，比如网络带宽等等），细看会发现，该reducer分配的数据量过多——典型的倾斜问题。

发现问题之后，我尝试了把多个数据源的数据分别单独执行，发现执行到其中一个数据源的时候，倾斜问题复现了，确认了一下这个数据源的数据量其实并没有比别的数据源大多少，说明不是数据量太多的问题（如果是因为数据量的话，还有可能报GC over limit之类的错误，这种错误可以通过设置hive参数，或者化整为零的思路解决）。

好，找到问题来源，根据group by的字段，写个简单的sql语句，就能看出来，每个执行结点大概能分到多少数据，一看就惊呆了，group by 的字段中，有一个全为null的组合，且为null的数据量太大，是其他组合的数十倍，而根据我写的语句，这