Hive开发中面临的问题以及解决方案
2014-03-25 11:33
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Hive在计算海量数据时，经常会因为数据的倾斜导致任务进行的进度会停滞，甚至最终会任务失败。
数据倾斜一般是由于代码中的join或group
by或distinct的key分布不均导致的，大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务可以规避的。如果确认业务需要这样倾斜的逻辑。
1.对于是join出的错，那么就是用对于mapjoin；
2.对于是group by出的错，使用两次MR优化，即设定参数:
hive.groupby.skewindata=true；
数据倾斜一般是由于代码中的join或group
by或distinct的key分布不均导致的，大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务可以规避的。如果确认业务需要这样倾斜的逻辑。
1.对于是join出的错，那么就是用对于mapjoin；
2.对于是group by出的错，使用两次MR优化，即设定参数:
hive.groupby.skewindata=true；
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