Hive數據傾斜問題詳解

一、數據傾斜的概念

數據傾斜是指在某些任務執行過程中，數據被分配到不同的處理節點上，但是某些節點上的數據過多，造成這些節點的負載壓力過大，其他節點的負載並不高，造成了任務執行效率低下的情況。

我們常見的大數據處理技術，如Hive、Spark等，當數據傾斜發生時，任務的執行時間將會大大增加，因為數據傾斜產生的節點將會成為任務瓶頸，導致任務難以完成。

在Hive運行時發生數據傾斜的主要原因有：數據分布不均、Join操作中分桶列不相同、分桶列數據分布不均等。因此，我們需要針對這些原因進行改進和優化，才能有效避免數據傾斜帶來的問題。

二、數據傾斜的解決方案

1. 數據分布不均

數據傾斜最常見的情況就是數據分布不均，一個或幾個分區的數據量過大導致負載嚴重不平衡。我們可以採取以下措施：

（1）把存儲和計算分離，先對數據進行採樣，然後把採樣的結果放到一個中間表中，再進行計算操作。

示例代碼：

    create table sample_table as
    select * from original_table tablesample (10 percent);
    create temporary table temp_table as
    select /*+ mapjoin(a) */
    a.*, b.xxx
    from sample_table a
    left join big_table b
    on a.id=b.id;
    insert into result_table
    select /*+ mapjoin(a) */
    a.*, b.xxx
    from original_table a
    left join temp_table b
    on a.id=b.id;

（2）通過調整分區和使用動態分區將數據均勻分散到各個節點上。

示例代碼：

  insert overwrite table target_table partition(date)
  select * where date='2021-01-01';

2. Join操作中分桶列不相同

當兩個表通過Join操作進行連接時，若連接的列不是分桶列，會導致數據傾斜。若連接的列是分桶列但分桶列不相同，同樣會導致數據傾斜。我們可以通過以下措施解決：

（1）讓連接的列也成為相同的分桶列。

示例代碼：

  set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
  set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
  set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;
  
  create table raw_table(...)
  clustered by (id) into 3 buckets;
  
  create table result_table(...)
  clustered by (id) into 3 buckets;
  
  insert overwrite table result_table
  select /*+ mapjoin(a) */
  a.*, b.xxx
  from raw_table a
  join raw_table b
  on a.id=b.id and a.dt=b.dt;

（2）使用Map Join或者Sort Merge Join。

示例代碼：

  set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
  set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
  
  create temporary table temp_table as
  select /*+ mapjoin(a) */
  a.*, b.xxx
  from table_a a
  join table_b b
  on a.id=b.id;
  
  insert overwrite table result_table
  select /*+ mapjoin(a) */
  a.*, b.xxx
  from table_a a
  left join temp_table b
  on a.id=b.id;

3. 分桶列數據分布不均

如果分桶列的數據分布不均，同樣會導致數據傾斜。我們可以使用以下方法解決：

（1）增加分桶數。

示例代碼：

  set hive.enforce.bucketing=true;
  set hive.exec.dynamic.partition=true;
  set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
  set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
  
  create table test_a(...)
  clustered by (id) into 10 buckets;
  
  create table result_table(...)
  clustered by (id) into 10 buckets;
  
  insert overwrite table result_table
  select /*+ mapjoin(a) */
  a.*, b.xxx
  from test_a a
  left join table_b b
  on a.id=b.id;

（2）對分桶列進行求模操作。

示例代碼：

  create table tab1 (key int, value string)
  partitioned by (ds string, dt string)
  clustered by (key) into 10 buckets
  stored as orc;

  create table tab2 (key int, value string)
  partitioned by (ds string, dt string)
  clustered by (key) into 10 buckets
  stored as orc;
  
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-01', dt='2019-10-01') values(10,'a');
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-01', dt='2019-10-01') values(11,'b');
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-02', dt='2019-10-02') values(12,'c');
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-02', dt='2019-10-02') values(13,'d');
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-03', dt='2019-10-03') values(14,'e');
  insert into table tab1 partition (ds='2019-10-03', dt='2019-10-03') values(15,'f');
 
  insert into table tab2 partition (ds='2019-10-01', dt='2019-10-01') values(23,'x');
  insert into table tab2 partition (ds='2019-10-02', dt='2019-10-02') values(25,'y');
  insert into table tab2 partition (ds='2019-10-03', dt='2019-10-03') values(27,'z');
 
  set mapred.reduce.tasks=10;
  select * from tab1 a join tab2 b
  on a.key%10=b.key%10 
  and a.ds=b.ds 
  and a.dt=b.dt;

三、總結

數據傾斜問題一直是大數據處理領域的難點和痛點，解決數據傾斜問題關乎整個大數據技術的發展和應用。在Hive運行中，可以採取對數據分布、Join操作、分桶列等方面的優化來解決數據傾斜問題。我們需要對各種優化方法進行不斷的總結和實踐，以期達到更優秀的處理效果。