hive入门学习：数据倾斜的解决方案
众所周知，shuffle是整个大数据框架的心脏，是整个奇迹发生的地方，当然，问题也就发生在shuffle这里，数据倾斜是经常发生在这里。这里主要讨论的就是和
数据倾斜
相关的解决方案。数据倾斜就是由于数据分布不均匀，数据大量集中到一点上，造成数据热点。大多数情况下，分为一下三种情况：
map端执行比较快，reduce执行很慢，因为partition造成的数据倾斜。
某些reduce很快，某些reduce很慢，也是因为
partition造成的数据倾斜。
某些map执行很快，某些map执行很慢，这是因为数据本身的分布的不合理性造成的。
造成上面reduce和map任务运行很缓慢本质上就两种情况，第一：reduce缓慢是因为partition造成滴。第二：map端缓慢是因为数据本身的分布不合理性。下面介绍map缓慢和reduce缓慢
reduce缓慢：两个table的join操作会造成数据倾斜，会造成reduce缓慢，这个相对比较好解决，我们不是有三种解决join性能的方案吗？mapjoin，common join，smbJoin可以解决数据倾斜。另外，有些情况下造成的reduce缓慢无法解决，因为数据本身也不是服从均匀分布。大多数还是高斯分布。
reduce性能本质上是由于groupby操作导致的，而count(distinct)内部本质也是有groupby实现
map端缓慢：这种情况是由于每条数据的相对位置造成的。有两种方案：
第一：设置在map端聚合，set hive.map.aggr=true 可以减小压力(默认开启)
第二：可以set hive.groupby.skewindata=true(默认关闭)，此时hive的执行在MR后台会存在两个map一个reduce，第一个map本质上就是先对数据进行shuffle，第二个map就可以对shuffle之后的数据进行操作。
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