Hive开发中面临的问题以及解决方案

最新推荐文章于 2024-06-16 20:11:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ruidongliu/article/details/22040101
本文主要探讨了在使用Hive处理大数据过程中常见的数据倾斜问题及其解决方案。数据倾斜通常由join、group by或distinct操作不当引起，严重影响处理效率。文中提出了针对join错误采用mapjoin以及针对group by错误设置特定参数来解决数据倾斜的方法。

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

Hive在计算海量数据时，经常会因为数据的倾斜导致任务进行的进度会停滞，甚至最终会任务失败。

数据倾斜一般是由于代码中的join或group by或distinct的key分布不均导致的，大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务可以规避的。如果确认业务需要这样倾斜的逻辑。

1.对于是join出的错，那么就是用对于mapjoin；

2.对于是group by出的错，使用两次MR优化，即设定参数: hive.groupby.skewindata=true；


stevie
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