hive 数据倾斜
时间：2025-04-07 13:01:01
hive数据倾斜解决办法
解决Hive数据倾斜的方法主要有以下几种：
1. 针对空或异常key值：可以给key赋一个随机值，将这些值分散到不同的reduce进行处理。
2. 针对大表和小表的join操作：可以使用mapjoin来避免数据倾斜。具体过程包括：通过mapreduce local task扫描小表，生成一个hashtable文件并上传到distributed cache；然后在map阶段，每个mapper从distributed cache中读取hashtable文件，扫描大表，并直接在map端join。
3. 针对key值都为有效值：可以通过设置每个reduce处理的数据量的大小来处理数据倾斜，例如设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer或mapred.reduce.tasks的值。
4. 针对group by操作：可以开启map端聚合，同时设置hive.map.aggr.checkinterval和hive.map.aggr.hash.min.reduction的值。此外，还可以设置hive.groupby.skewindata=true，这对单列有效。
5. 针对count distinct操作：一般使用先group by再count的方式替换。
6. 针对skewjoin：可以设置hive.optimize.skewjoin = true，并设置hive.skewjoin.key的值。
需要注意的是，以上方法并不是通用的，需要根据具体的数据倾斜情况进行选择和调整。
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