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日志

解决开发中由于group by造成数据倾斜解决办法

已有 123 次阅读2021-1-19 18:42 |系统分类:大数据


如果设置hive.map.aggr为true,hive.groupby.skewindata为true,执行流程如下:

  1. 会生成两个job来执行group by,第一个job中,各个map是平均读取分片的,在map阶段对这个分片中的数据根据group by 的key进行局部聚合操作,这里就相当于Combiner操作。
  2. 在第一次的job中,map输出的结果随机分区,这样就可以平均分到reduce中
  3. 在第一次的job中,reduce中按照group by的key进行分组后聚合,这样就在各个reduce中又进行了一次局部的聚合。
  4. 因为第一个job中分区是随机的,所有reduce结果的数据的key也是随机的,所以第二个job的map读取的数据也是随机的key,所以第二个map中不存在数据倾斜的问题。
  5. 在第二个job的map中,也会进行一次局部聚合。
  6. 第二个job中分区是按照group by的key分区的,这个地方就保证了整体的group by没有问题,相同的key分到了同一个reduce中。
  7. 经过前面几个聚合的局部聚合,这个时候的数据量已经大大减少了,在最后一个reduce里进行最后的整体聚合。









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