大資料優化之資料傾斜
資料傾斜
資料傾斜概念
在做計算的時候，資料的分散度不夠(資料的Key分佈不均)，導致資料分佈在一臺或幾臺機器計算
症狀：典型的現象就是資料reduce到99%很久不動了
資料傾斜原因
總原因：key分佈不均
業務資料的特點（資料的冪律分佈）
人為建表的疏忽
join、group by、count distinct等操作觸發shuffle操作
一些資料傾斜解決方法
將資料均勻分配到各個reduce中是解決資料傾斜的根本所在
業務邏輯
根據業務特點，單獨對特別的業務資料進行聚合
程式
count distinct操作，先轉成group by，再count
left semi join使用
設定引數
hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindata=true
總結
如果玩大資料資料傾斜是繞不過去的一個東西，解決資料傾斜問題是大資料查詢優化的一種方法
資料傾斜是key分佈不均導致
把資料均勻分佈到各個reduce是解決資料傾斜的根本所在
沒有一勞永逸的方法，具體問題具體分析，並且需要不斷除錯
參考資料
漫談千億級資料優化實踐：資料傾斜
hive大資料傾斜總結
006.hive語句優化
Hive優化總結
Changelog
181205建立
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