HQL优化之数据倾斜

group by导致倾斜

????????前文提到过，Hive中未经优化的分组聚合，是通过一个MapReduce Job实现的。Map端负责读取数据，并按照分组字段分区，通过Shuffle，将数据发往Reduce端，各组数据在Reduce端完成最终的聚合运算。

????????如果group?by分组字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。

由分组聚合导致的数据倾斜问题，有以下两种解决思路：

1）Map-Side聚合

????????开启Map-Side聚合后，数据会现在Map端完成部分聚合工作。这样一来即便原始数据是倾斜的，经过Map端的初步聚合后，发往Reduce的数据也就不再倾斜了。最佳状态下，Map-端聚合能完全屏蔽数据倾斜问题。

相关参数如下：

--启用map-side聚合
set hive.map.aggr=true;

--用于检测源表数据是否适合进行map-side聚合。检测的方法是：先对若干条数据进行map-side聚合，若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于该值，则认为该表适合进行map-side聚合；否则，认为该表数据不适合进行map-side聚合，后续数据便不再进行map-side聚合。
set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5;

--用于检测源表是否适合map-side聚合的条数。
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;

--map-side聚合所用的hash table，占用map task堆内存的最大比例，若超出该值，则会对hash table进行一次flush。
set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

2）Skew-GroupBy优化

????????Skew-GroupBy的原理是启动两个MR任务，第一个MR按照随机数分区，将数据分散发送到Reduce，完成部分聚合，第二个MR按照分组字段分区，完成最终聚合。

--启用分组聚合数据倾斜优化
set hive.groupby.skewindata=true;

Join导致的数据倾斜

? ? ? 前文提到过，未经优化的join操作，默认是使用common?join算法，也就是通过一个MapReduce?Job完成计算。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作。

????????如果关联字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。

由join导致的数据倾斜问题，有如下三种解决方案：

1）map join

????????使用map?join算法，join操作仅在map端就能完成，没有shuffle操作，没有reduce阶段，自然不会产生reduce端的数据倾斜。该方案适用于大表join小表时发生数据倾斜的场景。

相关参数如下：

--启动Map Join自动转换
set hive.auto.convert.join=true;

--一个Common Join operator转为Map Join operator的判断条件,若该Common Join相关的表中,存在n-1张表的大小总和<=该值,则生成一个Map Join计划,此时可能存在多种n-1张表的组合均满足该条件,则hive会为每种满足条件的组合均生成一个Map Join计划,同时还会保留原有的Common Join计划作为后备(back up)计划,实际运行时,优先执行Map Join计划，若不能执行成功，则启动Common Join后备计划。
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=250000;

--开启无条件转Map Join
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

--无条件转Map Join时的小表之和阈值,若一个Common Join operator相关的表中，存在n-1张表的大小总和<=该值,此时hive便不会再为每种n-1张表的组合均生成Map Join计划,同时也不会保留Common Join作为后备计划。而是只生成一个最优的Map Join计划。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;

2）skew join

????????skew?join的原理是，为倾斜的大key单独启动一个map?join任务进行计算，其余key进行正常的common?join。原理图如下：

--启用skew join优化
set hive.optimize.skewjoin=true;
--触发skew join的阈值，若某个key的行数超过该参数值，则触发
set hive.skewjoin.key=100000;

3）调整SQL语句

????????若参与join的两表均为大表，其中一张表的数据是倾斜的，此时也可通过以下方式对SQL语句进行相应的调整。

假设原始SQL语句如下：A，B两表均为大表，且其中一张表的数据是倾斜的。

未调整前：

图中1001为倾斜的大key，可以看到，其被发往了同一个Reduce进行处理。我们可以这样调整：

select
    *
from(
    select --打散操作
        concat(id,'_',cast(rand()*2 as int)) id,
        value
    from A
)ta
join(
    select --扩容操作
        concat(id,'_',0) id,
        value
    from B
    union all
    select
        concat(id,'_',1) id,
        value
    from B
)tb
on ta.id=tb.id;

调整之后的SQL语句执行计划如下图所示：?