1、数据倾斜表现
1.1 hadoop中的数据倾斜表现
- 有一个多几个Reduce卡住，卡在99.99%，一直不能结束。
- 各种container报错OOM
- 异常的Reducer读写的数据量极大，至少远远超过其它正常的Reducer
- 伴随着数据倾斜，会出现任务被kill等各种诡异的表现。
1.2 hive中数据倾斜
一般都发生在Sql中group by和join on上，而且和数据逻辑绑定比较深。
1.3 Spark中的数据倾斜
Spark中的数据倾斜，包括Spark Streaming和Spark Sql，表现主要有下面几种：
- Executor lost，OOM，Shuffle过程出错；
- Driver OOM；
- 单个Executor执行时间特别久，整体任务卡在某个阶段不能结束；
- 正常运行的任务突然失败；
2、数据倾斜产生原因
我们以Spark和Hive的使用场景为例。
在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。
一般来说，数据倾斜原因有以下几方面：
1）key分布不均匀；
2）建表时考虑不周
举一个例子，就说数据默认值的设计吧，假设我们有两张表：
user（用户信息表）：userid，register_ip
ip（IP表）：ip，register_user_cnt
这可能是两个不同的人开发的数据表。如果我们的数据规范不太完善的话，会出现一种情况：
user表中的register_ip字段，如果获取不到这个信息，我们默认为null；
但是在ip表中，我们在统计这个值的时候，为了方便，我们把获取不到ip的用户，统一认为他们的ip为0。
两边其实都没有错的，但是一旦我们做关联了，这个任务会在做关联的阶段，也就是sql的on的阶段卡死。
3）业务数据激增
比如订单场景，我们在某一天在北京和上海两个城市多了强力的推广，结果可能是这两个城市的订单量增长了10000%，其余城市的数据量不变。
然后我们要统计不同城市的订单情况，这样，一做group操作，可能直接就数据倾斜了。
3、解决数据倾斜思路
很多数据倾斜的问题，都可以用和平台无关的方式解决，比如更好的数据预处理，异常值的过滤等。因此，解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解，这两个搞清楚了，数据倾斜就解决了大部分了。
1）业务逻辑
我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜，比如上面的两个城市做推广活动导致那两个城市数据量激增的例子，我们可以单独对这两个城市来做count，单独做时可用两次MR，第一次打散计算，第二次再最终聚合计算。完成后和其它城市做整合。
2）程序层面
比如说在Hive中，经常遇到count(distinct)操作，这样会导致最终只有一个Reduce任务。
我们可以先group by，再在外面包一层count，就可以了。比如计算按用户名去重后的总用户量：
（1）优化前
只有一个reduce，先去重再count负担比较大：
select name,count(distinct name)from user;
（2）优化后
// 设置该任务的每个job的reducer个数为3个。Hive默认-1，自动推断。
set mapred.reduce.tasks=3;
// 启动两个job，一个负责子查询(可以有多个reduce)，另一个负责count(1)：
select count(1) from (select name from user group by name) tmp;
3）调参方面
Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。
4）从业务和数据上解决数据倾斜
很多数据倾斜都是在数据的使用上造成的。我们举几个场景，并分别给出它们的解决方案。
一个原则：尽早过滤每个阶段的数据量。
- 数据有损的方法：找到异常数据，比如ip为0的数据，过滤掉。
- 数据无损的方法：对分布不均匀的数据，单独计算。
- hash法：先对key做一层hash，先将数据随机打散让它的并行度变大，再汇聚。
- 数据预处理：就是先做一层数据质量处理，类似于数据仓库维度建模时，底层先处理数据质量。
