hive---大表Join的数据偏斜，hive---join偏斜
hive---大表Join的数据偏斜，hive---join偏斜
| 大表Join的数据偏斜
MapReduce编程模型下开发代码需要考虑数据偏斜的问题，Hive代码也是一样。数据偏斜的原因包括以下两点：
1. Map输出key数量极少，导致reduce端退化为单机作业。
2. Map输出key分布不均，少量key对应大量value，导致reduce端单机瓶颈。
Hive中我们使用MapJoin解决数据偏斜的问题，即将其中的某个表（全量）分发到所有Map端进行Join，从而避免了reduce。这要求分发的表可以被全量载入内存。
极限情况下，Join两边的表都是大表，就无法使用MapJoin。
这种问题最为棘手，目前已知的解决思路有两种：
1. 如果是上述情况1，考虑先对Join中的一个表去重，以此结果过滤无用信息。这样一般会将其中一个大表转化为小表，再使用MapJoin 。
一个实例是广告投放效果分析，例如将广告投放者信息表i中的信息填充到广告曝光日志表w中，使用投放者id关联。因为实际广告投放者数量很少（但是投放者信息表i很大），因此可以考虑先在w表中去重查询所有实际广告投放者id列表，以此Join过滤表i，这一结果必然是一个小表，就可以使用MapJoin。
2. 如果是上述情况2，考虑切分Join中的一个表为多片，以便将切片全部载入内存，然后采用多次MapJoin得到结果。
一个实例是商品浏览日志分析，例如将商品信息表i中的信息填充到商品浏览日志表w中，使用商品id关联。但是某些热卖商品浏览量很大，造成数据偏斜。例如，以下语句实现了一个innerjoin逻辑，将商品信息表拆分成2个表：
select * from
(
select w.id, w.time, w.amount, i1.name, i1.loc, i1.cat
from w left outer join i sampletable(1 out of 2 on id) i1
)
union all
(
select w.id, w.time, w.amount, i2.name, i2.loc, i2.cat
from w left outer join i sampletable(1 out of 2 on id) i2
)
);
以下语句实现了left outer join逻辑： select t1.id, t1.time, t1.amount, coalease(t1.name,t2.name), coalease(t1.loc, t2.loc), coalease(t1.cat, t2.cat) from ( select w.id, w.time,w.amount, i1.name, i1.loc, i1.cat from w left outer join isampletable(1 out of 2 on id) i1 ) t1 left outer join i sampletable(2 out of 2 on id)t2; 上述语句使用Hive的sample table特性对表做切分。 |
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