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© 武汉分校-小舞 黑马粉丝团   /  2018-12-5 17:23  /  2826 人查看  /  14 人回复  /   0 人收藏 转载请遵从CC协议 禁止商业使用本文

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了一些资料后,总结如下。
1数据倾斜的原因1.1操作:
图片1.png
1.2原因:
1)、key分布不均匀
2)、业务数据本身的特性
3)、建表时考虑不周
4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜
1.3表现:
任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
2数据倾斜的解决方案2.1参数调节:
hive.map.aggr=true
Map 端部分聚合,相当于Combiner
hive.groupby.skewindata=true
有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 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。
2.2 SQL语句调节:
如何Join:
关于驱动表的选取,选用join key分布最均匀的表作为驱动表
做好列裁剪和filter操作,以达到两表做join的时候,数据量相对变小的效果。
大小表Join:
使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数) 先进内存。在map端完成reduce.
大表Join大表
把空值的key变成一个字符串加上随机数,把倾斜的数据分到不同的reduce上,由于null值关联不上,处理后并不影响最终结果。
count distinct大量相同特殊值
count distinct时,将值为空的情况单独处理,如果是计算count distinct,可以不用处理,直接过滤,在最后结果中加1。如果还有其他计算,需要进行group by,可以先将值为空的记录单独处理,再和其他计算结果进行union。
group by维度过小:
采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。
特殊情况特殊处理:
在业务逻辑优化效果的不大情况下,有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。
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14 个回复

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学习一下
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你是忠实粉,总能看到你学习的身影
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学习一下
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哒哒哒哒哒哒多多多多多多多多多多多多多
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加油啊黑马
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非常感谢!!!!
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学习一下!~
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这个需要学习一下
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杨星宇 发表于 2019-8-6 09:42
这个需要学习一下

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在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了一些资料后,总结如下。
1数据倾斜的原因1.1操作:

1.2原因:
1)、key分布不均匀
2)、业务数据本身的特性
3)、建表时考虑不周
4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜
1.3表现:
任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
2数据倾斜的解决方案2.1参数调节:
hive.map.aggr=true
Map 端部分聚合,相当于Combiner
hive.groupby.skewindata=true
有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 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。
2.2 SQL语句调节:
如何Join:
关于驱动表的选取,选用join key分布最均匀的表作为驱动表
做好列裁剪和filter操作,以达到两表做join的时候,数据量相对变小的效果。
大小表Join:
使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数) 先进内存。在map端完成reduce.
大表Join大表:
把空值的key变成一个字
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getgetgetgetget
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RE: 【武汉校区】数据倾斜 [修改]
RE: 【武汉校区】数据倾斜 [修改]
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