1 问题描述

有一张日志表log表（memberid,pvtime），和会员表memberid(memberid),统计每一个会员总浏览时长。

2 问题分析

求解该问题时一般先用日志表与会员表进行join过滤出会员的日志信息，但是在过滤日志时进行join时候，由于每个会员活跃程度不一样，出现部分会员非常活跃，导致关联时key分布不均出现数据倾斜。此时呢，会员表相对于日志表来说比较小，不是很大，但是走mapjoin的话资源又不足，此时我们给出一种比较通用的解法倍数小表法（将每个memberid数据扩容，相当于表扩容）。表扩容（key扩容）我们采用lateral view explode() 的方法，如下将小表扩容10倍

lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd --生成随机数用于均匀发往reduce中

第一步生成倍数表

select  memberid, rd
from members d
lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd 

第二步：日志表与会员表关联。

日志表与会员表关联时候需要按照随机数均匀进行分散，发往各个redcue中，所以关联条件中需要加入随机数条件。

select t1.memberid memberid
      ,t2.pvtime pvtime
      ,t1.rd rd
from 
(select memberid,pvtime,cast(rand()*10 as int) + 1 as rd
from log
) t2
join
(select  memberid, rd
from members d
lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd 
) t1
on t1.memberid = t2.memberid and t1.rd = t2.rd

或者

select t1.memberid memberid
      ,t2.pvtime pvtime
      ,t1.rd rd
from 
  log t2
join
(select  memberid, rd
from members d
lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd 
) t1
on t1.memberid = t2.memberid and t1.rd = pmod(t2.pvtime,10)+1 --思考pmod()函数用法

第三步：按照随机数部分分组汇总（优化group by）

select rd,memberid,sum(pvtime) pvtime
from(
    select t1.memberid memberid
          ,t2.pvtime pvtime
          ,t1.rd rd
    from 
    (select memberid,pvtime,cast(rand()*10 as int) + 1 as rd
    from log
    ) t2
    join
    (select  memberid, rd
    from members d
    lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd 
    ) t1
    on t1.memberid = t2.memberid and t1.rd = t2.rd
) t
group by rd,memberid --一定注意rd随机数在前,memberid在后，思考为什么？

第四步：按会员id整体汇总

select memberid,sum(pvtime) pvtime
from
(
    select rd,memberid,sum(pvtime) pvtime
        from(
            select t1.memberid memberid
                  ,t2.pvtime pvtime
                  ,t1.rd rd
            from 
            (select memberid,pvtime,cast(rand()*10 as int) + 1 as rd
            from log
            ) t2
            join
            (select  memberid, rd
            from members d
            lateral view explode(array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) mytable as rd 
            ) t1
            on t1.memberid = t2.memberid and t1.rd = t2.rd
        ) t
        group by rd,memberid --一定注意rd随机数在前,memberid在后，思考为什么？
) t
group by memberid

2 小结

本文给出了一种利用倍数小表优化数据倾斜的一种通用方法，该方法适用场景为数据倾斜时不能用mapjoin的时候，也就是集群资源不足时候，通过该方法能够有效缓解数据倾斜，但不能根除数据倾斜。处理数据倾斜最好的方法还是采用分治思想，利用mapjoin一分为二的处理，倾斜key单独走mapjoin，非倾斜key走reduce join，最终将数据union all起来，采用mapjoin的方法切断了shuffle过程，也就没有数据倾斜这一说，缺点耗资源，前提是集群资源足够条件下，且满足mapjoin的条件。