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今天，由于公司要进行新老数据仓库的迁移，于是顺便接手了其中一部分的工作，其实大部分迁移工作都比较简单，就是把从ods层-dw层-dm层-sh展示层中涉及到旧仓库的表替换成新仓库的表，并且检查其中字段的差异性，并进行相应的操作。于是撸起袖子开工。

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1. 前期的进展很顺利，很快就完成了几张表的迁移，心想着按这个进度，不到一个小时就能完成了。Orz
2. 在进行到第五张表的迁移时，发现很久没有完成，于是检查了日志，发现卡在了reduce阶段，从60%作用开始，基本上每隔10分钟左右进度才增加1%。
3. 遇到这种情况，第一反应就是发生了数据倾斜，于是马上进行数据源的排查，在这里先说明一下查询语句主体，大致如下select xxx from t1 left join on t2 where t1.sid = t2.sid left join t3 on t1.uid = t3.uid。其中t2和t3均已经进行了去重和选定分区的处理。
4. t1以及t2的数据量在百万级别，t3在亿级别作用。然后对t1进行了count(distinct uid)后，发现了异常数据 null的量在千万级别，于是采取了直接剔除null的解决方案，心想这个应该就不会进行数据倾斜了，于是再次运行脚本，然后等待，结果出乎我的意料，这次没有卡在60%，而是卡在了65%，泪崩啊。
5. 再次检查日志，发现reduce个数只有一个，心想大概是hive自动判断reduce个数不准确，于是手动强制设定了reduce的个数set mapred.reduce.tasks=800;。再一次运行，等待，60%--70%--80%--90%--95%...，这下终于正常了。...99%--99%--99%--99%...，在看到一连串的99%不断刷新的同时，我终于接受了还有错误的事实。
6. 到底哪里出错了呢，按说数据量也并不是特别大呀，想了想，还有一个办法，就是使用hive.groupby.skewindata=true;来进行当有数据倾斜时进行负载均衡，其实理性告诉我，和这个关系不大，但是没办法了呀，只能试一下了。结果不出我所料，还是卡在了99%。
7. 还有半小时就到饭点了，怎么办，这时候同事对我随口提了一句，检查一下数据类型，说不定是数据类型不一致造成的呢。"不应该呀"，我嘀咕着，抱着死马当活马医的态度，我看了一些表结构，发现还真不一样，t1的是bigint，而t2和t3的是string。但是我记得hive有自动隐式转换机制的呀，为了验证我的观点，我进行了select cast(1010000001000390061 as bigint) = cast(1010000001000390061 as string)查询，结果就是返回true，应该不是这个原因。是的。
8. 但是也想不到别的办法了，于是再去吃饭之前，我还是提交了这个微小的改动，cast(t1.sid as string) = t2.sid,在吃饭的过程中，我一直在想解决的办法，吃完饭回来，奇迹发生了，居然就是这个原因！！！
9. 突然想起来，之前有过一次，好像也是数据类型的原因，在使用join时，对两个bigint类型和string类型进行等值操作时，乍一看，操作没问题，可是仔细一看，返回的数据不对啊。当时也没注意这个细节。
10. 难道是超出了bigint范围？在查询了select cast(10010000001000390061 as bigint)后，惊奇的发现居然返回了9223372036854775807，这下明白了，应该是在join时，由于t3的uid字段超出了bigint的范围，从而使得最后的连接后数据量剧增，想一下，百万 * 百万 * 亿 ，大概有10的20次方，难怪卡在了99%。

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• 回顾这一次填坑之旅，不仅意识到了不能完全依赖于平台提供的便利功能，而疏忽了其背后原理性的东西。如自动转换类型的原理，以及相关的限制。
• 对于不同层的表的维度字段的定义，尽量保证维度字段的类型保持一致，不然有可能会出现一些奇怪的问题，比如我这次遇到的由于超出范围而造成自动转换的结果不准确的bug。
• 在遇到问题迟迟不能解决的时候，不妨问问身边的人，俗话说的好，当局者迷，旁观者清嘛。Orz