不精通则死

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

一、UDF1、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：a）文件格式：Text File，Sequence Fileb）内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Textc）用户提供的 map/reduce 脚本

转自：http://www.tbdata.org/archives/622使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是某些情况下，因为不熟悉数据特性，或没有遵循Hive的优化约定，Hive计算任务会变得非常低效，甚至无法得到结果。一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解。有一些大家比较熟悉的优化约定包括：Join中需要将大表写在靠右