hive group by 倾斜

以下是解决Hive group by倾斜的两种方法：

1. 开启hive.groupby.skewindata参数来优化

set hive.groupby.skewindata = true;

2. 设置Map端进行聚合操作的条目数目

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000000;

相关问题

hive group by

Hive中的group by是一种数据聚合操作，它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。在Hive中，group by可以与多种聚合函数一起使用，例如sum、count、avg等。同时，Hive还支持group by rollup、group by cube和group by sets等高级聚合操作，它们可以更灵活地对数据进行分组和聚合。

其中，group by rollup可以对数据进行多级分组，例如按照年份和月份进行分组，同时还可以对每个年份和每个月份进行分组，最终得到的结果是一个多级汇总表。group by cube可以对数据进行全组合分组，例如按照年份、月份和日期进行分组，同时还可以对每个年份、每个月份、每个日期、每个年份和月份、每个年份和日期、每个月份和日期以及所有日期进行分组，最终得到的结果是一个全组合汇总表。group by sets可以对数据进行自定义分组，例如按照年份和月份进行分组，同时还可以对每个年份和每个月份以及所有年份进行分组，最终得到的结果是一个自定义汇总表。

在使用group by时，为了提高性能和避免数据倾斜，可以使用一些优化参数，例如设置hive.groupby.mapaggr.checkinterval和hive.groupby.skewindata等参数。

Hive的groupby的数据倾斜如何解决

对于Hive的groupby数据倾斜问题，可以采用以下几种方法进行解决：

1. 使用随机数进行分桶：将所有的数据分成若干桶，每个桶内的数据数量相近，然后在每个桶内进行聚合操作。

2. 使用采样进行优化：在聚合操作之前，对原始数据进行采样，选择一定比例的数据进行聚合，可以有效地减少数据倾斜的情况。

3. 使用Combiner进行优化：map端的Combiner函数可以对每个map输出的数据进行统计和合并，能够有效降低网络传输量，提高聚合效率。

4. 数据预处理：在将数据输入到Hive之前，可以通过数据预处理的方式将一些较为集中的数据进行拆分，将不同的字段分别加上不同的前缀，这样可以在groupby操作时，将数据分散到不同的reducer上，从而避免数据倾斜的问题。

以上是常见的一些Hive groupby数据倾斜的解决办法，可以根据实际情况进行选择。