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Hive学习之路:Hive的数据倾斜

楼主：资源分享 [官方] · 2020-6-22 · 浏览5132 · 编程源码 · ID:

1、什么是数据倾斜？
由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点

2、Hadoop 框架的特性
　　A、不怕数据大，怕数据倾斜
　　B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多
　　C、 sum,count,max,min 等聚集函数，通常不会有数据倾斜问题

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161条回复 | 最后回复于2020-6-22

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1、优先过滤后再进行 Join 操作，最大限度的减少参与 join 的数据量

发布于2020-6-22

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　2、小表 join 大表，最好启动 mapjoin

发布于2020-6-22

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3、 Join on 的条件相同的话，最好放入同一个 job，并且 join 表的排列顺序从小到大

发布于2020-6-22

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在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生 OOM 错误的几率。对于一条语句中有多个 Join 的情况，如果 Join 的条件相同，比如查询