在谈及数据倾斜的问题时，首先会想什么事数据倾斜？简而言之就是由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要表现：任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大于平均时长。

容易数据倾斜情况：

产生数据倾斜的原因：

A：key 分布不均匀

B：业务数据本身的特性

C：建表考虑不周全

D：某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜

<1>针对goupby出现数据倾斜

案例场景：某一特殊key值大量出现，语句中仅出现groupby，没有相应的聚合函数一起（聚合函数可以在map阶段提前进行聚合，可以降低数据倾斜风险），会造成对应key的reduce出现数据倾斜

解决策略是对key值进行加盐处理：

核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着对打上随机数后的数据，执行sum,count等聚合操作，进行局部聚合，那么局部聚合结果，就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。

方案优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜

方案缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。

 

<2>针对join出现的数据倾斜

方案一：抽样求出引起数据倾斜的key值，进行过滤处理

情景：某张表中数据分布不均，个别key值出现次数占比很大，引起join数据倾斜，例如数据空值或者爬虫IP

处理思路：首先对数据进行抽样，选出key占比较大列表，采取过滤处理，去掉无效值或者加盐等处理，然后先进行局部处理，在整体处理

优点：可以快速解决数据倾斜问题

缺点：应用场景受限，适用于几个key值偏多的情况

方案二：优先使用mapjoin

由于map阶段不会发生数据倾斜，使用mapjoin可以防止数据倾斜，join操作中的表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。

在 hive 中，直接提供了能够在 HQL 语句指定该次查询使用 map join，map join 的用法是在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/*+ MAPJOIN(tablelist) */提示优化器转化为mapjoin（早期的 Hive 版本的优化器是不能自动优化 map join 的）。其中 tablelist 可以是一个表，或以逗号连接的表的列表。tablelist 中的表将会读入内存，通常应该是将小表写在这里。

在 hive0.11 版本以后会自动开启 map join 优化，

由两个参数控制：set hive.auto.convert.join=true;//设置 MapJoin 优化自动开启

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000//设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化

方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。

方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行内存加载，此时会比较消耗内存资源，每个节点驻留一份小表的全量数据。如果小表数据比较大，比如10G以上，那么就可能发生内存溢出了。因此并不适合两个都是大表的情况。

方案三：采样倾斜key并分拆join操作

方案适用场景：两个Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以看一下两个Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。

方案实现思路：

对包含少数几个数据量过大的key的那个表，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计一下每个key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。
然后将这几个key对应的数据从原来的表中拆分出来，形成一个单独的表，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀，而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个表
接着将需要join的另一个表，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的表，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个表。
再将附加了随机前缀的独立表与另一个膨胀n倍的独立表进行join，此时就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进行join了。
而另外两个普通的表就照常join即可。
最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。

方案优点：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。

方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。
 

目前只用到这些，如以后用用的新的解决数据倾斜的方法会持续更新。。。。