# 数据倾斜

# 什么是数据倾斜

数据在集群上处理时,会被分配到各个节点上,当数据分配不均匀时,个别节点的数据量特别多,会导致整个任务变慢,甚至出现内存溢出程序失败的情况。

# Map端倾斜(比较少见)

• Map端每个节点处理的数据量由InputFormat决定.
• 对于输入数据是HDFS上的文件,FileInputFormat已经做好了分片.
• 自定义的InputFormat注意要在getSplit方法中将数据均匀分片.

# Reduce端倾斜

• Map端输出的几个Key值的数据量特别大

  • 根据业务场景,过滤掉一些没有用的Key值,比如空值.
  • 当Reduce端要聚合成一个值的运算(比如累加),可以先在Map端设置Combine操作,提前将数据聚合.
  • 自定义Partition类,编写特定的getPartition函数使Key值分配均匀.

# 关联Join数据倾斜

• 将Reducer Join转化为Map Join.

注意只有在一个小表和一个大表做Join的时候才能这样优化.

• 将Key值加上N以内的随机数前缀进行扩容(比较常用的方法)

# 解决

补充：

1.参数hive.groupby.skewindata = true,解决数据倾斜的万能钥匙，查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。 2.MapJoin会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。hive的where条件本身就是在map阶段进行的操作，where的条件写在join里面，使得减少join的数量。

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