Hive企业实战ORC表数据翻倍，颠覆你认知的Cluster by作用？

Posted 2023-02-24 涤生大数据

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Hive企业实战ORC表数据翻倍，颠覆你认知的Cluster by作用？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

咱们玩开源和大数据领域的几乎天天和Exception和Error打交道，尤其是面对海量数据的存储计算，复杂业务场景的时候。

真正能让你学到东西的大数据都需要是符合大数据特点的数据，比如低价值密度，如何从一眼看不出价值的数据中挖掘出商业价值，颠覆你的认知。比如海量数据计算，遇到性能瓶颈时我们如何调优，没有性能瓶颈的调优都是脱裤子放屁。比如数据的复杂多样性，面对复杂业务场景如何管理数据，数仓架构，数据建模，几万张表，几十万张的管理跟你几百张的难度可不是线性倍增的。

1.事故与故事背景

今天公司新来的小趴菜同事提出了一个问题,代码部门整合后脱敏(当然实际代码很长)。如下两个表进行leftjoin，结果表的总条数没变都是596亿行，字段个数也没变，字段也没做过啥处理，但是结果表的总存储变变成了3TB(单副本)

如下代码，两个表进行join，分布式a left join b ,两表信息如下：
leftjoin源表a: dws_device_pkg_install_status_180d_df_md 表默认存储格式ORC分区20210530 总行数596亿行，资产上看分区存储大小单副本500G.
join的b表，XXX_test.dws_device_pkg_install_status_180d_df_md数据量大概几十亿，大概存储单副本95G;INSERT overwrite TABLE dm_xxx_topi.dws_device_pkg_install_status_180d_df_tmp4 partition(DAY='20221122')SELECT a.device,       a.pkg,       install_datetime,       unstall_datetime,       all_datetime,       df_final_time,       final_flag,       final_time,       coalesce(b.refine_final_flag, a.reserved_flag) as reserved_flag,       process_time from  ( SELECT device, pkg, install_datetime, unstall_datetime, all_datetime, df_final_time, final_flag, final_time, reserved_flag, process_time   FROM dm_xxx_topi.dws_device_pkg_install_status_180d_df   WHERE DAY = '20210530' ) aLEFT JOIN  (select device,pkg,refine_final_flag   from  XXX_test.dws_device_pkg_install_status_180d_df_md  group by device,pkg,refine_final_flag )  b ON a.device = b.device and a.pkg = b.pkg

2.Trouble Shooting 来了

这个问题很奇怪吧，就是简单的a left joinb，如果数据量没有变多，字段也没有变长变多，同一个集群环境，按理来说数据应该不会膨胀。那是为什么呢？

小趴菜说是不是集群问题？这个锅我不能背？既然不背锅，我就必须得找到证据，生产上除了问题有时候真的很难排查哇，全靠经验了

2.1 计算引擎问题？

首先想到最简单的问题？是hive的问题？那我换个spark引擎试试？结果小趴菜说他试了，没问题，spark跑也是数据翻倍。

2.2 是数据问题，集群参数问题？

是不是数据本身相关问题，比如文件数，集群参数，客户端环境等，于是直接跑了个存map的任务；

INSERT overwrite TABLE dm_xxx_topi.dws_device_pkg_install_status_180d_df_tmp4 partition(DAY='20221122')SELECT a.device,       a.pkg,       install_datetime,       unstall_datetime,       all_datetime,       df_final_time,       final_flag,       final_time,        reserved_flag,       process_time from  ( SELECT device, pkg, install_datetime, unstall_datetime, all_datetime, df_final_time, final_flag, final_time, reserved_flag, process_time   FROM dm_xxx_topi.dws_device_pkg_install_status_180d_df   WHERE DAY = '20210530' ) a

发现存map任务的数据符合结果预期，596亿条，最后的文件大小会随着文件个数等略微变化，但整体都在500G上下，跟之前3TB差别很大。

既然存Map任务没有问题，难道是map结果输出执行了压缩，reduce结果没有压缩吗？排查了了集群配置，客户端配置等，发现并不是这个问题。就是只有shuffle时才有这种问题，那就应该是shuffle对数据二次分发造成的问题，以为存map任务不牵涉数据的重新分发。

2.3 shuffle造成的问题?

既然排查到shuffle造成的问题，就很尴尬了，这个任务代码看不出啥问题。当时我就懵逼了，去扒拉一下ORC的官网，orc的源码，也没找到啥思路或者突破口，放张图，证明我确实看过

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

还是回到shuffle的问题，因为实际测试看，只有shuffle造成了数据膨胀，那就是问题处在shuffle上，shuffle的作用干啥？大家回忆一下，shuffle的过程其实就是对map输出的kv键值对，使用key按照hash算法进行分发到不同的reuduce上，shuffle过程基本就是：分区+排序+分发，reduce的过程就是合并排序+计算。

这么一看，有点思路了，应该大概率是排序造成的。因为排序对压缩的影响性能很大？来先学习下压缩的原理知识

压缩原理其实很简单，就是找出那些重复出现的字符串，然后用更短的符号代替，从而达到缩短字符串的目的。

比如，有一篇文章大量使用"中华人民共和国"这个词语，我们用"中国"代替，就缩短了 5 个字符，如果用"华"代替，就缩短了 6 个字符。事实上，只要保证对应关系，可以用任意字符代替那些重复出现的字符串。本质上，所谓"压缩"就是找出文件内容的概率分布，将那些出现概率高的部分代替成更短的形式。所以，内容越是重复的文件，就可以压缩地越小。比如，“ABABABABABABAB"可以压缩成"7AB”。

相应地，如果内容毫无重复，就很难压缩。极端情况就是，遇到那些均匀分布的随机字符串，往往连一个字符都压缩不了。比如，任意排列的 10 个阿拉伯数字（5271839406），就是无法压缩的；再比如，无理数（比如 π）也很难压缩。

为了验证这个想法，我看了下源表: dws_device_pkg_install_status_180d_df的生成业务逻辑，发现这个表是通过很多表加工而来，这个表生成的时候通过device进行shuffle的（这个表生成的十几张原表通过device-join聚合而来，所以其实数据是通过device进行hashshuffle而来的）。这个表的每个分区大概都是500亿-700亿行数据，分区大小单副本500G上下。而现在我们生成的结果是shuffle的条件是device+pkg连个复合键。

于是乎，为了验证是shuffle造成，是因为shuffle的hash-key不同造成的，于是乎，我给小趴菜上面代码加了个cluster-by-device,让最后的结果集通过device进行shuffle，重新落地。

测试了下，结果集立马变成了596亿，文件存储大概500G左右，解决问题。继续测试验证，结果如此。

为什么会出现这种问题呢？

因为这个表里device字段有大量的重复值，如果你用device进行shuffle的话，那么同样device，或者相近的device会被分配到同一个reduce里，这样最后orc列式存储时会有非常高的压缩率，重复值越高，压缩率越高。这个时候你换成device+pkg作为shuffle过程的hash-key，那么数据会打的更散，这个时候压缩率会有影响，造成跟之前相比会有膨胀。

这种问题生产很常见，我们生产上有很多代码最后都加了一个cluster by ，小趴菜当时还有疑问，为啥最后要加个这个呢，看上去没啥功能作用哇，对业务加工也没啥帮助哇。

这就是因为clusterby有时候用的好，对orc表降低存储有巨大的好处,尤其生产上某个字段有大量重复值的时候，比如电商公司，某个商铺以王者一般承担了大量的订单。