万字解决Flink|Spark|Hive 数据倾斜

前言

此篇主要总结到Hive,Flink,Spark出现数据倾斜的表现，原因和解决办法。首先会让大家认识到不同框架或者计算引擎处理倾斜的方案。最后你会发现计算框架只是“异曲”，文末总结才是“同工之妙”。点击收藏与分享，工作和涨薪用得到！！！

数据倾斜

数据倾斜最笼统概念就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少。在计算过程中有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束，这就是最直接数据倾斜的表现。

Hive

Hive数据倾斜表现

就是单说hive自身的MR引擎：发现所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，这种情况下一般都是发生了数据倾斜。说白了就是Hive的数据倾斜本质上是MapReduce的数据倾斜。

Hive数据倾斜的原因

在MapReduce编程模型中十分常见，大量相同的key被分配到一个reduce里，造成一个reduce任务累死，其他reduce任务闲死。查看任务进度，发现长时间停留在99%或100%，查看任务监控界面，只有少量的reduce子任务未完成。

1. key分布不均衡。
2. 业务问题或者业务数据本身的问题，某些数据比较集中。