一、hive.groupby.skewindata
set hive.groupby.skewindata=true;
数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到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GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
由上图下部分过程可看到过程，由此带出解决数据倾斜的方式。
二、关于数据倾斜出现原因：
- 对于join过程来说，如果出项较多的key值为空或异常的记录，或key值分布不均匀，就容易出现数据倾斜。
- 对于group by 过程来说，如果某一个key值有特别的多的记录，其它key值的记录比较少，也容易出项数据倾斜。
Join实现原理举例：
select name, orderidf
from user t1
join order t2 on t1.uid=t2.uid
Group by实现原理举例
sql = select rank, isonline, count(1)
from city
group by 1, 2
三、数据倾斜的解决方案
①、join引起数据倾斜的解决方法
- 如果是由于key值为空或为异常记录，且这些记录不能被过滤掉的情况下，可以考虑给key赋一个随机值，将这些值分散到不同的reduce进行处理。
- 如果是一个大表和一个小表join的话，可以考虑使用mapjoin来避免数据倾斜。
mapjoin原理可参考前一篇文章：浅谈Hive中Map Join原理及场景
②、group by 引起数据倾斜的解决方法
set hive.map.aggr=true；
在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。开启map之后使用combiner，这样基本上是对各记录比较同质的数据效果比较好，相反，则没有什么意义。通用的做法是设置下面两个参数：
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)执行聚合的条数
set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认)
#如果hash表的容量与输入行数之比超过这个数，那么map端的hash聚合将被关闭，默认是0.5，
#设置为1可以保证hash聚合永不被关闭；
还有一个方式是本文提及的set hive.groupby.skewindata=true
ps： 有博文反应该参数与set hive.map.aggr=true同时使用时候对distinct结果会有影响，但我实测并没有，可能是特定情况才会出现？如若碰到还请随时交流。hive.groupby.skewindata 和 hive.map.aggr 组合的坑
参考：
hive数据倾斜原理与解决方案
hive原理与源码分析
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