hive join 数据倾斜真实案例-技术圈

hive join 数据倾斜真实案例

共 2450字，需浏览 5分钟

· 2020-12-07

hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考

1.查了5个小时还没结束的sql语句

set mapred.reduce.tasks = 30;insert overwrite directory 'xxx' select cus.idA,cus.name,addr.bb from tableA as cus join tableB as addr on cus.idA = addr.idB

很简单的一个hql语句，优化的空间也不是很大（例子中的addr数据量比cus小，应该讲addr放在前面驱动join）。tableA的量级为亿级，tableB的量级为几百万级别。就这么一个简单的sql，尼玛从上午十点半开始跑，跑到下午三点半还没有跑完。实在受不了了，kill掉了。

2.初步分析

首先上个查询过程中的图

看到这种情况，稍微有点经验的同学第一反应肯定就是：卧槽，这尼玛肯定是数据倾斜了。没错，map早就完工了，reduce阶段一直卡在99%，而且cumulative cpu的时间还一直在增长，说明整个job还在后台跑着。这种情况下，99%的可能性就是数据发生了倾斜，整个查询任务都在等某个节点完成。。。

3.分析那部分数据产生了倾斜

问题既然已经定位了，那接下来就是需要解决问题了。正好不巧的是，集群这几天还出了一些状况。so，首先为了确认到底是集群本身的问题，还是代码的问题，先找了另外两个表，都是亿级数据。这两个表不存在数据倾斜的情况，join一把试了试，两分钟之内结果就出来了。万幸，说明这会集群已经没有问题了，还是查查数据跟代码吧。

代码本身很简单，那就沿着数据倾斜的方向查查吧。因为上面的两个表是根据id关联的，那如果倾斜的话，肯定就是id倾斜了哇。

set mapred.reduce.tasks = 5;
select idA,count(*) as num from tableA group by idA distribute by idA sort by num desc limit 10

结果为：

192928  58285292000000000496592833 240628918000   17060314000288 13863242000000003624295444 12011782000000001720892923 10294752000000002292880478 9912992000000000736661289 8819542000000000740899183 8734872000000000575115116 803250

对于有上亿数据的一个表来说，这数据也算不上倾斜多厉害嘛。最多的一个key也就五百多万不到六百万。好吧，先不管了，再查一把另外一个表

set mapred.reduce.tasks = 5;select idB,count(*) as num from tableB group by idB distribute by idB sort by num desc limit 10

结果也很快出来

192928  38341218000   60318617279581   2302851010262    46434000286 35282000000000575115116 32181366173280  30124212339 29722000000002025620390 27042000000001312577574 2622

这数据倾斜，也不是特别严重嘛。

不过再把这两个结果一对比，尼玛恍然大悟。两个表里最多的一个key都是192928，一个出现了将近600万次，一个出现了将近40万次。这两个表再一join，尼玛这一个key就是600万*40万的计算量。最要命的是，这计算量都分配给了一个节点。我数学不太好，600万*40万是多少，跪求数学好的同学帮忙计算一下。不过根据经验来看的话，别说5个小时，再添个0也未必能算得完。。。

4.如何解决

既然找到了数据倾斜的位置，那解决起来也就好办了。因为本博主的真正需求并不是真正要算两个表的笛卡尔积（估计实际中也极少有真正的需求算600万*40万数据的笛卡尔积。如果有，那画面太美我不敢看)，所以最easy的解决方案，就是将这些key给过滤掉完事：

set mapred.reduce.tasks = 30;insert overwrite directory 'xxx' select cus.idA,cus.name,addr.bb from tableA as cus join tableB as addr on cus.idA = addr.idB where cus.idA not in (192928,2000000000496592833,18000,4000288,2000000003624295444,2000000001720892923,2000000002292880478,2000000000736661289,2000000000740899183,2000000000575115116,617279581,51010262,4000286,1366173280,2000000002025620390,2000000001312577574)

将此代码重新提交，5min时间，job跑完收工！

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