方法：解决数据倾斜问题
解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如：
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Select *
From log a
Join bmw_users b
On a.user_id is not null
And a.user_id = b.user_id
Union all
Select *
from log a
where a.user_id is null.
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解决方法2 ：
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Select *
from log a
left outer join bmw_users b
on case when a.user_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;
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总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。1方法log读取两次，jobs是2。2方法job数是1 。这个优化适合无效id(比如-99,’’,null等)产生的倾斜问题。把空值的key变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联，即使分到不同的reduce上，也不影响最终的结果。附上hadoop通用关联的实现方法（关联通过二次排序实现的，关联的列为parition key,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序）。
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本文转自 yntmdr 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/yntmdr/1774319，如需转载请自行联系原作者