hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案

１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值

这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key

如：

selectuserid , name

fromuser_info a

join (

select  case  when userid  is  null  then  cast ( rand ( 47 )* 100000  as i nt )

elseuserid

fromuser_read_log

)b  on a . userid  = b . userid

通过rand函数将为null的值分散到不同的值上，在key值比较就能解决数据倾斜的问题

注：对于异常值如果不需要的话，最好是提前过滤掉，这样计算量可以大大减少

2、当key值都是有效值时，解决办法为设置以下几个参数

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000

也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据，如果你的join 操作也产生了数据倾斜，那么你可以在hive 中设定

set hive.optimize.skewjoin = true;

set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold （default = 100000）

hive 在运行的时候没有办法判断哪个key 会产生多大的倾斜，所以使用这个参数控制倾斜的阈值，如果超过这个值，新的值会发送给那些还没有达到的reduce, 一般可以设置成你

（处理的总记录数/reduce个数）的2-4倍都可以接受.

倾斜是经常会存在的，一般select 的层数超过2层，翻译成执行计划多于3个以上的mapreduce job 都很容易产生倾斜，建议每次运行比较复杂的sql 之前都可以设一下这个参数. 如果你不知道设置多少，可以就按官方默认的1个reduce 只处理1G 的算法，那么  skew_key_threshold  = 1G/平均行长. 或者默认直接设成250000000 (差不多算平均行长4个字节)

3、reduce数太少

set mapred.reduce.tasks=800;

默认是先设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数，设置了后hive会自动计算reduce的个数，因此两个参数一般不同时使用

4、对于group by 产生倾斜的问题

set hive.map.aggr=true (开启map端combiner); //在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)

hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认)

两个参数的意思是：预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合

set hive.groupby.skewindata=true；// 决定  group by 操作是否支持倾斜的数据。注意：只能对单个字段聚合. 控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题

5、小表与大表关联

此时，可以通过mapjoin来优化，

set hive.auto. convert . join =  true ; //将小表刷入内存中  

set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 2500000 ;//刷入内存表的大小(字节)  

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