Hive數據傾斜問題及解決辦法

一、原因分析

1、數據不均勻。

Hive數據傾斜通常是由於數據不均勻引起的，也就是說，有些分區、某些列、一些鍵，被頻繁訪問，導致在這些數據上的任務無法平均分布到所有worker節點。

2、選擇的算法不合適。

某些數據傾斜是由於選擇的算法不合適而產生的。如果一個查詢或任務的執行計劃不平衡，可能會導致數據傾斜。

3、數據壓縮導致傾斜。

壓縮數據可以節省HDFS存儲空間，但有時候它會導致數據傾斜。如果使用的壓縮算法對某些值，如null值或重複出現的大量重複值進行壓縮，那麼這些值的分布可能會在數據集中產生傾斜。

4、硬件不均勻性。

如果worker節點有不同的硬件配置（如RAM、CPU數量/速度），則任務可能因硬件差異而產生傾斜，從而導致某些節點負載過重，而其他節點則處於空閑狀態。

二、解決辦法

1、調整數據分布

在解決Hive數據傾斜問題時，最常用的辦法是調整數據分布。如果數據過於傾斜，可以通過增加分區，刪除無用數據，為少分區的數據補足數據等方法來均勻化數據分布。

CREATE TABLE new_table AS 
SELECT col1, col2, col3, col4 
FROM table 
DISTRIBUTE BY col1 SORT BY col2, col3, col4;

2、使用高可用的算法

如果選擇的算法不合適，可能會導致查詢計劃不平衡，從而導致Hive數據傾斜。在這種情況下，調整算法是解決問題的最佳方法。例如，可以選擇實現更平衡的等價查詢計劃的算法。

SELECT * FROM table 
WHERE EXISTS 
(SELECT 1 
FROM table2 
WHERE table.col1 = table2.col1);

3、壓縮策略

數據壓縮可以減少存儲空間，但可能會導致Hive數據傾斜。如果使用壓縮算法對某些值進行壓縮，則可能會產生數據分布的不均勻性。

hive.exec.compress.output=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
SET mapreduce.map.output.compress=true;
SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET hive.exec.parallel=true;
SET hive.exec.parallel.thread.number=16;

4、調整硬件配置

如果worker節點間的硬件差異較大，可能會導致Hive數據傾斜。在這種情況下，最好調整硬件配置，例如增加RAM、調整CPU等。

三、結語

上述方法是處理Hive數據傾斜問題的一些基本方法。要想得到最好的效果，最好使用多個方法結合使用。