Hive數據傾斜

一、Hive數據傾斜表現

Hive數據傾斜的表現是在MapReduce任務執行時，有一個或多個task負載過重或者處理速度遠慢於其他task，致使整個任務的進度變慢。

可以通過Hive TaskTracker的日誌查看MapReduce任務中每個task的執行進度，如果發現某個task進度無法前進或速度特別慢，那就有可能是數據傾斜導致的。

二、如何定位Hive數據傾斜

定位Hive數據傾斜的關鍵是找到導致傾斜的原因，常見的原因包括數據分布不均，數據傾斜到一個reduce上，Join過程中有一個表的數據傾斜了等。

可以通過以下方式來定位Hive數據傾斜：

1. 查看任務執行進度，如果有某個task的進度一直停留在某個位置，那麼有可能是數據傾斜造成的；

2. 查看Mapper和Reducer輸入、輸出的數據量情況，若發現某個task的輸入數據量特別大，而且輸出數據量特別小，那就有可能是數據傾斜在該task造成的；

3. 使用Hive的profile功能，查看具體的task執行時間情況，並觀察是否有task的執行時間異常。

三、Hive數據傾斜原因

Hive數據傾斜的原因可能有很多，下面列舉幾種常見的原因：

1. 數據傾斜到一個reduce上導致的；

2. Join過程中有一個表的數據傾斜造成的；

3. 某些列的數據分布不均，比如一個字段的值本來是均勻分布的，但是因為某些原因，導致該字段的某些值數量特別多，而另一些值卻很少，造成數據傾斜。

四、Hive數據傾斜解決方法

1. 動態決定reduce任務數量

通過dynamic partition或者tez.groupBy.skewmaxReduction參數，可以動態決定reduce任務的數量。當出現數據傾斜時，可以採用增加reduce任務的方式，讓任務更均衡地分布到多個task中。

代碼示例：

SET hive.optimize.skewjoin=true;
SET hive.skewjoin.key=1000000;
SET tez.groupBy.skewmaxReduction=25;

2. 增加Map任務數量

可以通過設置mapred.map.tasks參數調整Map任務數量，增加map任務數目可以有效提高任務並行度，減輕Hive數據傾斜的影響。

代碼示例：

SET mapred.map.tasks=1000;

3. 增加Reducer數量

可以通過設置mapred.reduce.tasks參數調整Reducer數量，增加Reducer任務數目也可以有效提高任務並行度。

代碼示例：

SET mapred.reduce.tasks=1000;

4. 使用隨機數實現數據均勻分布

可以使用隨機數將數據均勻分布到多個Reduce任務中。該方法需要自己實現一個UDF函數。

代碼示例：

ADD JAR /path/to/your/jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION uniform_distribution AS 'com.xxx.UniformDistributionUDF';
SELECT uniform_distribution(column) FROM table;

五、Hive中的數據傾斜參數

針對Hive數據傾斜問題，Hive提供了以下參數來調整：

1. hive.optimize.skewjoin

該參數默認值為false。當設置為true時，表示開啟“Skew Join優化”，可以顯著減輕Join過程中數據傾斜的問題。

2. hive.skewjoin.key

該參數用於表示Join操作中，Join Key的重複值數量閾值。當Join Key的重複值數量大於該閾值時，就會採用Skew Join優化策略。

3. tez.groupBy.skewmaxReduction

該參數用於表示reduce任務數量的最大限制。當數據傾斜時，可以調整該參數增加reduce任務的數量，有效緩解Hive數據傾斜問題。

六、Hive數據傾斜監控

監控Hive數據傾斜，可以通過以下幾個方面來實現：

1. 查看MapReduce任務執行狀態；

2. 使用Hive profile功能查看各個task執行時間；

3. 使用Ganglia等監控工具實時監控集群狀態並提醒管理員。

七、Hive數據傾斜的場景

Hive數據傾斜的場景比較廣泛，常見的場景包括：

1. 大量數據傾斜到一個key上；

2. Join操作中有一個表的數據傾斜造成的；

3. 某些列的數據分布不均。

八、Hive數據傾斜解決辦法選取

針對不同的Hive數據傾斜問題，可以採用不同的解決辦法。具體來說，需要針對性地調整各項參數，實現數據均勻分布，從而達到最佳的調優效果。