Hive SQL 解决数据倾斜
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数据采样与分析阶段
- 数据探查：在进行大规模数据处理之前，先对数据进行采样分析。使用
SAMPLE关键字或者通过限制行数（如LIMIT）来获取小部分数据样本，查看数据的分布情况。例如，SELECT * FROM your_table SAMPLE (0.1);可以获取表中约10%的数据样本，用于初步检查数据是否存在倾斜。 - 识别倾斜的列或键：通过对样本数据进行统计分析，识别出可能导致数据倾斜的列。可以使用
GROUP BY和COUNT(*)等操作，观察数据在不同列值上的分布。例如，SELECT column_name, COUNT(*) FROM your_table SAMPLE (0.1) GROUP BY column_name;，如果某些列值的计数远高于其他列值，那么这个列可能会导致数据倾斜。
- 数据探查：在进行大规模数据处理之前，先对数据进行采样分析。使用
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数据预处理阶段
- 数据过滤与拆分：
- 如果发现某些极端值导致数据倾斜，可以考虑在数据预处理阶段将这些极端值的数据单独处理。例如，在处理订单数据时，如果有少数大客户的订单量占比极高，可以将这些大客户的数据单独提取出来，作为一个小数据集进行特殊处理，剩下的数据作为正常数据集进行处理。
- 对于数据量差异极大的类别，可以将其拆分成多个子类别，使得每个子类别的数据量相对均匀。比如，在处理商品销售数据时，将热门商品和冷门商品分别划分到不同的类别中进行后续处理。
- 数据加盐（Salting）：
- 概念：在数据的关键列（可能导致倾斜的列）上添加随机前缀或后缀，从而改变数据的分布。例如，在处理用户行为数据时，如果用户ID导致数据倾斜，可以在用户ID上添加一个随机数作为前缀，将原本集中在少数用户ID上的数据分散到多个新的组合键上。
- 示例：假设原始表为
user_actions，包含user_id和action_type列，可以通过以下方式加盐：
- 数据过滤与拆分：
-- 创建一个临时表用于存储加盐后的数据
CREATE TEMPORARY TABLE salted_user_actions AS
SELECT CONCAT(FLOOR(RAND() * 10), user_id) AS salted_user_id, action_type
FROM user_actions;
这样，数据就会基于加盐后的salted_user_id重新分布，减轻数据倾斜。
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SQL查询设计阶段
- 优化
GROUP BY操作：- 使用
MAP - REDUCE模式替代直接GROUP BY：在Hive中，当GROUP BY操作可能导致数据倾斜时，可以考虑将其转换为MAP - REDUCE模式。例如，对于一个按照地区统计销售额的查询，如果某些地区的数据量巨大，可以先在MAP阶段对每个地区进行部分汇总，然后在REDUCE阶段再进行最终汇总。 - 调整
GROUP BY的顺序：将数据量分布相对均匀的列放在GROUP BY子句的前面，这样可以先对这些列进行分组，使得数据在后续分组时更加均匀。例如，在一个按照日期和产品类别统计销售数量的查询中，如果日期列的数据分布相对均匀，产品类别列可能导致数据倾斜，可以将GROUP BY子句写成GROUP BY date_column, product_category_column。
- 使用
- 合理使用
JOIN操作：- 选择合适的
JOIN类型：在进行JOIN操作时，根据数据量和数据分布选择合适的JOIN类型。例如，对于大数据集和小数据集的JOIN，使用MAP JOIN可以将小数据集加载到内存中，避免数据倾斜。在Hive中，可以通过设置/*+ MAPJOIN(small_table) */提示来启用MAP JOIN，其中small_table是小数据集对应的表名。 - 关联键的处理：如果
JOIN的关联键可能导致数据倾斜，可以采用和数据加盐类似的方法，对关联键进行处理。例如，在两张表基于用户ID进行JOIN时，如果用户ID分布不均匀，可以对用户ID进行加盐或者使用其他方式改变其分布，使得JOIN操作更加均衡。
- 选择合适的
- 使用
UNION ALL代替UNION：UNION操作会对结果集进行去重，这可能会导致性能下降和数据倾斜。如果不需要去重，可以使用UNION ALL代替UNION。例如，将两个查询结果合并时，如果可以确定两个结果集中没有重复数据，使用SELECT * FROM query1 UNION ALL SELECT * FROM query2;可以提高性能并减少数据倾斜的风险。
- 优化
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调优参数阶段
- 设置
hive.map.aggr参数：将hive.map.aggr参数设置为true，可以在MAP阶段进行部分聚合，减少REDUCE阶段的数据量和数据倾斜的可能性。例如，在处理数据统计查询时，启用这个参数可以提前在MAP阶段对部分数据进行求和、计数等操作。 - 调整
hive.groupby.skewindata参数：当设置hive.groupby.skewindata为true时，Hive会在GROUP BY操作时自动进行数据重分布，以避免数据倾斜。它会将GROUP BY操作拆分成两个MAP - REDUCE阶段，第一个阶段将数据随机分布到多个REDUCE任务中，第二个阶段再进行最终的GROUP BY操作。不过，这种方式会增加一定的计算资源消耗，需要根据实际情况权衡使用。
- 设置