數(shù)據(jù)傾斜問題剖析

數(shù)據(jù)傾斜是分布式系統(tǒng)不可避免的問題，任何分布式系統(tǒng)都有幾率發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜，但有些小伙伴在平時工作中感知不是很明顯。這里要注意本篇文章的標(biāo)題—“千億級數(shù)據(jù)”，為什么說千億級，因為如果一個任務(wù)的數(shù)據(jù)量只有幾百萬，它即使發(fā)生了數(shù)據(jù)傾斜，所有數(shù)據(jù)都跑到一臺機(jī)器去執(zhí)行，對于幾百萬的數(shù)據(jù)量，一臺機(jī)器執(zhí)行起來還是毫無壓力的，這時數(shù)據(jù)傾斜對我們感知不大，只有數(shù)據(jù)達(dá)到一個量級時，一臺機(jī)器應(yīng)付不了這么多數(shù)據(jù)，這時如果發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜，最后就很難算出結(jié)果。

所以就需要我們對數(shù)據(jù)傾斜的問題進(jìn)行優(yōu)化，盡量避免或減輕數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響。

在解決數(shù)據(jù)傾斜問題之前，還要再提一句：沒有瓶頸時談?wù)搩?yōu)化，都是自尋煩惱。

大家想想，在map和reduce兩個階段中，最容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜的就是reduce階段，因為map到reduce會經(jīng)過shuffle階段，在shuffle中默認(rèn)會按照key進(jìn)行hash，如果相同的key過多，那么hash的結(jié)果就是大量相同的key進(jìn)入到同一個reduce中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。

那么有沒有可能在map階段就發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜呢，是有這種可能的。

一個任務(wù)中，數(shù)據(jù)文件在進(jìn)入map階段之前會進(jìn)行切分，默認(rèn)是128M一個數(shù)據(jù)塊，但是如果當(dāng)對文件使用GZIP壓縮等不支持文件分割操作的壓縮方式時，MR任務(wù)讀取壓縮后的文件時，是對它切分不了的，該壓縮文件只會被一個任務(wù)所讀取，如果有一個超大的不可切分的壓縮文件被一個map讀取時，就會發(fā)生map階段的數(shù)據(jù)傾斜。

所以，從本質(zhì)上來說，發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜的原因有兩種：一是任務(wù)中需要處理大量相同的key的數(shù)據(jù)。二是任務(wù)讀取不可分割的大文件。

數(shù)據(jù)傾斜解決方案

MapReduce和Spark中的數(shù)據(jù)傾斜解決方案原理都是類似的，以下討論Hive使用MapReduce引擎引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜，Spark數(shù)據(jù)傾斜也可以此為參照。

1. 空值引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

實(shí)際業(yè)務(wù)中有些大量的null值或者一些無意義的數(shù)據(jù)參與到計算作業(yè)中，表中有大量的null值，如果表之間進(jìn)行join操作，就會有shuffle產(chǎn)生，這樣所有的null值都會被分配到一個reduce中，必然產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜。

之前有小伙伴問，如果A、B兩表join操作，假如A表中需要join的字段為null，但是B表中需要join的字段不為null，這兩個字段根本就join不上啊，為什么還會放到一個reduce中呢？

這里我們需要明確一個概念，數(shù)據(jù)放到同一個reduce中的原因不是因為字段能不能join上，而是因為shuffle階段的hash操作，只要key的hash結(jié)果是一樣的，它們就會被拉到同一個reduce中。

解決方案：

第一種：可以直接不讓null值參與join操作，即不讓null值有shuffle階段

SELECT * FROM log a JOIN users b ON a.user_id IS NOT NULL AND a.user_id = b.user_id UNION ALL SELECT * FROM log a WHERE a.user_id IS NULL;

第二種：因為null值參與shuffle時的hash結(jié)果是一樣的，那么我們可以給null值隨機(jī)賦值，這樣它們的hash結(jié)果就不一樣，就會進(jìn)到不同的reduce中：

SELECT * FROM log a LEFT JOIN users b ON CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN concat（‘hive_’， rand（）） ELSE a.user_id END = b.user_id;

2. 不同數(shù)據(jù)類型引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

對于兩個表join，表a中需要join的字段key為int，表b中key字段既有string類型也有int類型。當(dāng)按照key進(jìn)行兩個表的join操作時，默認(rèn)的Hash操作會按int型的id來進(jìn)行分配，這樣所有的string類型都被分配成同一個id，結(jié)果就是所有的string類型的字段進(jìn)入到一個reduce中，引發(fā)數(shù)據(jù)傾斜。

解決方案：

如果key字段既有string類型也有int類型，默認(rèn)的hash就都會按int類型來分配，那我們直接把int類型都轉(zhuǎn)為string就好了，這樣key字段都為string，hash時就按照string類型分配了：

SELECT * FROM users a LEFT JOIN logs b ON a.usr_id = CAST（b.user_id AS string）;

3. 不可拆分大文件引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

當(dāng)集群的數(shù)據(jù)量增長到一定規(guī)模，有些數(shù)據(jù)需要?dú)w檔或者轉(zhuǎn)儲，這時候往往會對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；當(dāng)對文件使用GZIP壓縮等不支持文件分割操作的壓縮方式，在日后有作業(yè)涉及讀取壓縮后的文件時，該壓縮文件只會被一個任務(wù)所讀取。如果該壓縮文件很大，則處理該文件的Map需要花費(fèi)的時間會遠(yuǎn)多于讀取普通文件的Map時間，該Map任務(wù)會成為作業(yè)運(yùn)行的瓶頸。這種情況也就是Map讀取文件的數(shù)據(jù)傾斜。

解決方案：

這種數(shù)據(jù)傾斜問題沒有什么好的解決方案，只能將使用GZIP壓縮等不支持文件分割的文件轉(zhuǎn)為bzip和zip等支持文件分割的壓縮方式。

所以，我們在對文件進(jìn)行壓縮時，為避免因不可拆分大文件而引發(fā)數(shù)據(jù)讀取的傾斜，在數(shù)據(jù)壓縮的時候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的壓縮算法。

4. 數(shù)據(jù)膨脹引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在多維聚合計算時，如果進(jìn)行分組聚合的字段過多，如下：

select a，b，c，count（1）from log group by a，b，c with rollup;

注：對于最后的with rollup關(guān)鍵字不知道大家用過沒，with rollup是用來在分組統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行統(tǒng)計匯總，即用來得到group by的匯總信息。

如果上面的log表的數(shù)據(jù)量很大，并且Map端的聚合不能很好地起到數(shù)據(jù)壓縮的情況下，會導(dǎo)致Map端產(chǎn)出的數(shù)據(jù)急速膨脹，這種情況容易導(dǎo)致作業(yè)內(nèi)存溢出的異常。如果log表含有數(shù)據(jù)傾斜key，會加劇Shuffle過程的數(shù)據(jù)傾斜。

解決方案：

可以拆分上面的sql，將with rollup拆分成如下幾個sql：

SELECT a， b， c， COUNT（1） FROM log GROUP BY a， b， c; SELECT a， b， NULL， COUNT（1） FROM log GROUP BY a， b; SELECT a， NULL， NULL， COUNT（1） FROM log GROUP BY a; SELECT NULL， NULL， NULL， COUNT（1） FROM log;

但是，上面這種方式不太好，因為現(xiàn)在是對3個字段進(jìn)行分組聚合，那如果是5個或者10個字段呢，那么需要拆解的SQL語句會更多。

在Hive中可以通過參數(shù) hive.new.job.grouping.set.cardinality 配置的方式自動控制作業(yè)的拆解，該參數(shù)默認(rèn)值是30。表示針對grouping sets/rollups/cubes這類多維聚合的操作，如果最后拆解的鍵組合大于該值，會啟用新的任務(wù)去處理大于該值之外的組合。如果在處理數(shù)據(jù)時，某個分組聚合的列有較大的傾斜，可以適當(dāng)調(diào)小該值。

5. 表連接時引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

兩表進(jìn)行普通的repartition join時，如果表連接的鍵存在傾斜，那么在 Shuffle 階段必然會引起數(shù)據(jù)傾斜。

解決方案：

通常做法是將傾斜的數(shù)據(jù)存到分布式緩存中，分發(fā)到各個Map任務(wù)所在節(jié)點(diǎn)。在Map階段完成join操作，即MapJoin，這避免了 Shuffle，從而避免了數(shù)據(jù)傾斜。

MapJoin是Hive的一種優(yōu)化操作，其適用于小表JOIN大表的場景，由于表的JOIN操作是在Map端且在內(nèi)存進(jìn)行的，所以其并不需要啟動Reduce任務(wù)也就不需要經(jīng)過shuffle階段，從而能在一定程度上節(jié)省資源提高JOIN效率。

在Hive 0.11版本之前，如果想在Map階段完成join操作，必須使用MAPJOIN來標(biāo)記顯示地啟動該優(yōu)化操作，由于其需要將小表加載進(jìn)內(nèi)存所以要注意小表的大小。

如將a表放到Map端內(nèi)存中執(zhí)行，在Hive 0.11版本之前需要這樣寫：

select /* +mapjoin（a） */ a.id ， a.name， b.age from a join b on a.id = b.id;

如果想將多個表放到Map端內(nèi)存中，只需在mapjoin（）中寫多個表名稱即可，用逗號分隔，如將a表和c表放到Map端內(nèi)存中，則 /* +mapjoin（a，c） */ 。

在Hive 0.11版本及之后，Hive默認(rèn)啟動該優(yōu)化，也就是不在需要顯示的使用MAPJOIN標(biāo)記，其會在必要的時候觸發(fā)該優(yōu)化操作將普通JOIN轉(zhuǎn)換成MapJoin，可以通過以下兩個屬性來設(shè)置該優(yōu)化的觸發(fā)時機(jī)：

hive.auto.convert.join=true 默認(rèn)值為true，自動開啟MAPJOIN優(yōu)化。

hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000 默認(rèn)值為2500000（25M），通過配置該屬性來確定使用該優(yōu)化的表的大小，如果表的大小小于此值就會被加載進(jìn)內(nèi)存中。

注意：使用默認(rèn)啟動該優(yōu)化的方式如果出現(xiàn)莫名其妙的BUG（比如MAPJOIN并不起作用），就將以下兩個屬性置為fase手動使用MAPJOIN標(biāo)記來啟動該優(yōu)化：

hive.auto.convert.join=false （關(guān)閉自動MAPJOIN轉(zhuǎn)換操作）

hive.ignore.mapjoin.hint=false （不忽略MAPJOIN標(biāo)記）

再提一句：將表放到Map端內(nèi)存時，如果節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存很大，但還是出現(xiàn)內(nèi)存溢出的情況，我們可以通過這個參數(shù) mapreduce.map.memory.mb 調(diào)節(jié)Map端內(nèi)存的大小。

6. 確實(shí)無法減少數(shù)據(jù)量引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在一些操作中，我們沒有辦法減少數(shù)據(jù)量，如在使用 collect_list 函數(shù)時：

select s_age，collect_list（s_score） list_score from student group by s_age

collect_list：將分組中的某列轉(zhuǎn)為一個數(shù)組返回。

在上述sql中，s_age如果存在數(shù)據(jù)傾斜，當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一定的數(shù)量，會導(dǎo)致處理傾斜的reduce任務(wù)產(chǎn)生內(nèi)存溢出的異常。

注：collect_list輸出一個數(shù)組，中間結(jié)果會放到內(nèi)存中，所以如果collect_list聚合太多數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致內(nèi)存溢出。

有小伙伴說這是 group by 分組引起的數(shù)據(jù)傾斜，可以開啟hive.groupby.skewindata參數(shù)來優(yōu)化。我們接下來分析下：

開啟該配置會將作業(yè)拆解成兩個作業(yè)，第一個作業(yè)會盡可能將Map的數(shù)據(jù)平均分配到Reduce階段，并在這個階段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)聚合，以減少第二個作業(yè)處理的數(shù)據(jù)量；第二個作業(yè)在第一個作業(yè)處理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行結(jié)果的聚合。

hive.groupby.skewindata的核心作用在于生成的第一個作業(yè)能夠有效減少數(shù)量。但是對于collect_list這類要求全量操作所有數(shù)據(jù)的中間結(jié)果的函數(shù)來說，明顯起不到作用，反而因為引入新的作業(yè)增加了磁盤和網(wǎng)絡(luò)I/O的負(fù)擔(dān)，而導(dǎo)致性能變得更為低下。

解決方案：

這類問題最直接的方式就是調(diào)整reduce所執(zhí)行的內(nèi)存大小。

調(diào)整reduce的內(nèi)存大小使用mapreduce.reduce.memory.mb這個配置。

原文標(biāo)題：Hive 千億級數(shù)據(jù)傾斜解決方案（好文收藏）

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