数据倾斜

map reduce任务执行时，reduce节点任务大部分执行完毕，但是有一或几个reduce任务运行很慢，导致任务进度一直卡在99%，这是因为某一个key的条数比其他key多得多，所在reduce节点的数据量就比其他节点大很多，从而导致某几个节点的reduce任务迟迟不能运行完

原因

1.空值导致数据倾斜：空值不参与关联，赋予空值新的key值（减少IO）

2.不同数据类型关联产生数据倾斜

解决方法

参数配置

1.hive.groupby.skewindata=true

此方法会生成两个MR任务，第一个map的输出结果集合会随机分不到reduce中，每个reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分到不同夫人reduce中，达到负载均衡的目的，第二个MR任务再根据预处理的输出结果按照GroupByKey分布到reduce中（这个过程可以保证相同的GroupByKey被分到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

2.hive.map.aggr=true  Map端部分聚合，相当于Combiner

SQl语句优化

1.大小表关联：使用Map Join让小的维度表先进内存。在map端完成reduce

2.大表和大表关联：把空值NULL的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果

３.大表Join的数据倾斜

    ３.１ｍap输出key数量极少，导致reduce端退化为单机作业

            对Join的一个表去重，以此结果过滤大表的无用信息，使用mapjoin

    ３.２ｍap输出key分布不均，导致少量key对应大量value，致使reduce端单机瓶颈

            切分join中的一个表，以便将切片（使用hive抽样函数）全部载入内存，然后多次采用 map             join得到结果

hive map和reduce优化：map和reduce任务启动和初始化会造成时间和资源浪费

减少map数：有很多小文件（远远小于128M）

合并小文件 

set mapred.max.split.size=100000000;<br />set mapred.min.split.size.per.node=100000000;

set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;