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Hive千亿级数据倾斜解决方案

开发技术 开发技术 2周前 (04-29) 9次浏览

数据倾斜问题剖析

数据倾斜是分布式系统不可避免的问题,任何分布式系统都有几率发生数据倾斜,但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显,这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”,为什么说千亿级,因为如果一个任务的数据量只有几百万,它即使发生了数据倾斜,所有数据都跑到一台机器去执行,对于几百万的数据量,一台机器执行起来还是毫无压力的,这时数据倾斜对我们感知不大,只有数据达到一个量级时,一台机器应付不了这么多的数据,这时如果发生数据倾斜,那么最后就很难算出结果。

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所以就需要我们对数据倾斜的问题进行优化,尽量避免或减轻数据倾斜带来的影响。

在解决数据倾斜问题之前,还要再提一句:没有瓶颈时谈论优化,都是自寻烦恼。

大家想想,在map和reduce两个阶段中,最容易出现数据倾斜的就是reduce阶段,因为map到reduce会经过shuffle阶段,在shuffle中默认会按照key进行hash,如果相同的key过多,那么hash的结果就是大量相同的key进入到同一个reduce中,导致数据倾斜。

那么有没有可能在map阶段就发生数据倾斜呢,是有这种可能的。

一个任务中,数据文件在进入map阶段之前会进行切分,默认是128M一个数据块,但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时,MR任务读取压缩后的文件时,是对它切分不了的,该压缩文件只会被一个任务所读取,如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时,就会发生map阶段的数据倾斜。

所以,从本质上来说,发生数据倾斜的原因有两种:一是任务中需要处理大量相同的key的数据。二是任务读取不可分割的大文件

数据倾斜解决方案

MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的,以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜,Spark数据倾斜也可以此为参照。

1. 空值引发的数据倾斜

实际业务中有些大量的null值或者一些无意义的数据参与到计算作业中,表中有大量的null值,如果表之间进行join操作,就会有shuffle产生,这样所有的null值都会被分配到一个reduce中,必然产生数据倾斜。

之前有小伙伴问,如果A、B两表join操作,假如A表中需要join的字段为null,但是B表中需要join的字段不为null,这两个字段根本就join不上啊,为什么还会放到一个reduce中呢?

这里我们需要明确一个概念,数据放到同一个reduce中的原因不是因为字段能不能join上,而是因为shuffle阶段的hash操作,只要key的hash结果是一样的,它们就会被拉到同一个reduce中。

解决方案

第一种:可以直接不让null值参与join操作,即不让null值有shuffle阶段

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;

第二种:因为null值参与shuffle时的hash结果是一样的,那么我们可以给null值随机赋值,这样它们的hash结果就不一样,就会进到不同的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. 不同数据类型引发的数据倾斜

对于两个表join,表a中需要join的字段key为int,表b中key字段既有string类型也有int类型。当按照key进行两个表的join操作时,默认的Hash操作会按int型的id来进行分配,这样所有的string类型都被分配成同一个id,结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中,引发数据倾斜。

解决方案

如果key字段既有string类型也有int类型,默认的hash就都会按int类型来分配,那我们直接把int类型都转为string就好了,这样key字段都为string,hash时就按照string类型分配了:

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

3. 不可拆分大文件引发的数据倾斜

当集群的数据量增长到一定规模,有些数据需要归档或者转储,这时候往往会对数据进行压缩;当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式,在日后有作业涉及读取压缩后的文件时,该压缩文件只会被一个任务所读取。如果该压缩文件很大,则处理该文件的Map需要花费的时间会远多于读取普通文件的Map时间,该Map任务会成为作业运行的瓶颈。这种情况也就是Map读取文件的数据倾斜。

解决方案:

这种数据倾斜问题没有什么好的解决方案,只能将使用GZIP压缩等不支持文件分割的文件转为bzip和zip等支持文件分割的压缩方式。

所以,我们在对文件进行压缩时,为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜,在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法

4. 数据膨胀引发的数据倾斜

在多维聚合计算时,如果进行分组聚合的字段过多,如下:

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

注:对于最后的with rollup关键字不知道大家用过没,with rollup是用来在分组统计数据的基础上再进行统计汇总,即用来得到group by的汇总信息。

如果上面的log表的数据量很大,并且Map端的聚合不能很好地起到数据压缩的情况下,会导致Map端产出的数据急速膨胀,这种情况容易导致作业内存溢出的异常。如果log表含有数据倾斜key,会加剧Shuffle过程的数据倾斜。

解决方案

可以拆分上面的sql,将with rollup拆分成如下几个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,上面这种方式不太好,因为现在是对3个字段进行分组聚合,那如果是5个或者10个字段呢,那么需要拆解的SQL语句会更多。

在Hive中可以通过参数 hive.new.job.grouping.set.cardinality 配置的方式自动控制作业的拆解,该参数默认值是30。表示针对grouping sets/rollups/cubes这类多维聚合的操作,如果最后拆解的键组合大于该值,会启用新的任务去处理大于该值之外的组合。如果在处理数据时,某个分组聚合的列有较大的倾斜,可以适当调小该值。

5. 表连接时引发的数据倾斜

两表进行普通的repartition join时,如果表连接的键存在倾斜,那么在 Shuffle 阶段必然会引起数据倾斜。

解决方案

通常做法是将倾斜的数据存到分布式缓存中,分发到各个 Map任务所在节点。在Map阶段完成join操作,即MapJoin,这避免了 Shuffle,从而避免了数据倾斜。

MapJoin是Hive的一种优化操作,其适用于小表JOIN大表的场景,由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的,所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段,从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率。

在Hive 0.11版本之前,如果想在Map阶段完成join操作,必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作,由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小

如将a表放到Map端内存中执行,在Hive 0.11版本之前需要这样写:

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

如果想将多个表放到Map端内存中,只需在mapjoin()中写多个表名称即可,用逗号分隔,如将a表和c表放到Map端内存中,则 /* +mapjoin(a,c) */

在Hive 0.11版本及之后,Hive默认启动该优化,也就是不在需要显示的使用MAPJOIN标记,其会在必要的时候触发该优化操作将普通JOIN转换成MapJoin,可以通过以下两个属性来设置该优化的触发时机:

hive.auto.convert.join=true 默认值为true,自动开启MAPJOIN优化。

hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000 默认值为2500000(25M),通过配置该属性来确定使用该优化的表的大小,如果表的大小小于此值就会被加载进内存中。

注意:使用默认启动该优化的方式如果出现莫名其妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用),就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化:

hive.auto.convert.join=false (关闭自动MAPJOIN转换操作)

hive.ignore.mapjoin.hint=false (不忽略MAPJOIN标记)

再提一句:将表放到Map端内存时,如果节点的内存很大,但还是出现内存溢出的情况,我们可以通过这个参数 mapreduce.map.memory.mb 调节Map端内存的大小。

6. 确实无法减少数据量引发的数据倾斜

在一些操作中,我们没有办法减少数据量,如在使用 collect_list 函数时:

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

collect_list:将分组中的某列转为一个数组返回。

在上述sql中,s_age有数据倾斜,但如果数据量大到一定的数量,会导致处理倾斜的Reduce任务产生内存溢出的异常。

collect_list输出一个数组,中间结果会放到内存中,所以如果collect_list聚合太多数据,会导致内存溢出。

有小伙伴说这是 group by 分组引起的数据倾斜,可以开启hive.groupby.skewindata参数来优化。我们接下来分析下:

开启该配置会将作业拆解成两个作业,第一个作业会尽可能将Map的数据平均分配到Reduce阶段,并在这个阶段实现数据的预聚合,以减少第二个作业处理的数据量;第二个作业在第一个作业处理的数据基础上进行结果的聚合。

hive.groupby.skewindata的核心作用在于生成的第一个作业能够有效减少数量。但是对于collect_list这类要求全量操作所有数据的中间结果的函数来说,明显起不到作用,反而因为引入新的作业增加了磁盘和网络I/O的负担,而导致性能变得更为低下。

解决方案

这类问题最直接的方式就是调整reduce所执行的内存大小。

调整reduce的内存大小使用mapreduce.reduce.memory.mb这个配置。

–END–


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