一次查询2
用df计算sql,写入hive表，用相同的聚合处理3类不同的distinct（因为一次只算一个distinct可以利用shuffle的分发，提高速度，对大数据量的处理，比如20亿条数据distinct，大概只能一次distinct一个值了。）发现对于数据量较小的第二，第三块处理时间较快，对较多的groupping sets产生数据也较少，而对第一个有20亿条需要处理的部分则输入50G，产生2Tgroupping后的数据，之后在再次聚合的时候应该发生了倾斜。问题在于：对于同样的输入，为什么一开始input就大小不一样？shuffle write输出了什么，为什么50G输入会输出2T数据？如果第一部分聚合好，第二部分不应该倾斜，原因是什么？
倾斜情况观察
输入输出让我不能理解的地方
另外当聚合的group维度上升到7维时，执行第一阶段任务大批量失败，应该是executor的内存满了，报错是can not find address;后来降了一维为减轻倾斜的维度后第一阶段正常运行，但是第二阶段倾斜如上所述。