如何处理hive中的数据倾斜

Posted 2023-04-23

参考技术A

hive在shuffle的部分操作时，由于数据key的分化不均，造成有的节点数据很多，而有的节点数据很少。表现在实际应用上：

一句话，“不患多而患不均”。

当有以下操作时：

count distinct之所以执行缓慢，主要是因为在map阶段不会有combin操作。而是会把所有的数据sql都仍在1个reduce中。

例如：

可以将其改写为:

这样的话，就相当与先通过多个reduce进行去重，然后再放至单个reduce进行计数。

参数调节

其他

可以将倾斜的数据单独处理再union回来

大数据之Hive：hive的小文件如何处理

目录

• 1.小文件如何产生的？
• 2.小文件解决方案

1.小文件如何产生的？

（1）动态分区插入数据，分区数太多，产生大量的小文件，导致map数量剧增；
（2）reduce数量越多，小文件也越多（reduce的个数和输出文件是对应的）；
（3）数据源本身就包含大量的小文件。

2.小文件解决方案

（1）在Map执行前合并小文件，减少Map数：
CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.al.io.CombineHiveInputFormat

（2）merge
输出合并小文件

SET hive.merge.mapfiles = true; # 默认true，在map-only任务结束时合并小文件
SET hive.merge.mapredfiles = true;#默认false，在map-reduce任务结束时合并小文件
SET hive.merge.size.per.task = 268435456; #默认256M
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216; # 当输出文件的平均大小小于16m该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge

（3）开启JVM重用
JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。默认值是1

<property>
  <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
  <value>10</value>
  <description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is no limit. </description>
</property>

这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。