hive group by 导致的数据倾斜问题

2023-12-20 23:49:09

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默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。

但并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。

1）开启Map端聚合参数设置

（1）是否在Map端进行聚合（默认为true）

set hive.auto.convert.join = true;

（2）在Map端进行聚合操作的条目数目

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）

set hive.groupby.skewindata = true

情况一：

select count(distinct member_no),trade_date from uiopdb.sx_trade_his_detail  group by trade_date

优化后

select count(member_no),trade_date from 
(
select member_no,trade_date as trade_date from uiopdb.sx_trade_his_detail  group by member_no,trade_date
) d
group by trade_date

情况二：

但是对于很大的表，比如需要统计每个会员的总的交易额情况，采用上面的方法也不能跑出来

优化前的代码（交易表中有三千万的数据）

set hive.groupby.skewindata = true;
create table tmp_shop_trade_amt as 
select shop_no ,sum(txn_amt) as txn_amt  from  uiopdb.sx_trade_his_detail
group by shop_no;

优化思路：如果某个key的数据量特别大，数据都集中到某一个reduce Task去进行相关数据的处理，这就导致了数据倾斜问题。

解决方案是首先采用局部聚合，即给key加上100以内的随机前缀，进行一次预聚合，然后对本次预聚合后的结果进行去掉随机前缀，进行一次数据的全局聚合。

优化后：

set hive.groupby.skewindata = true;
create table tmp_shop_trade_amt_2 as 
select split(shop_no,‘_‘)[1] as shop_no
      ,sum(txn_amt) total_txn_amt from 
   (
     select concat_ws("_", cast(ceiling(rand()*99) as string), shop_no) as shop_no 
　　　　　　 ,sum(txn_amt) txn_amt 
       from uiopdb.sx_trade_his_detail  
       group by concat_ws("_", cast(ceiling(rand()*99) as string), shop_no)
) s
group by split(shop_no,‘_‘)[1] ;

运行结果

hive group by 导致的数据倾斜问题

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