不可拆分的文件在hive中会造成数据倾斜吗

不可拆分的文件在Hive中可能会造成数据倾斜，具体取决于您的数据和查询模式。由于Hadoop MapReduce框架无法将不可拆分的文件拆分成多个块进行并行处理，因此在处理这些文件时，可能会出现一些节点负载过重的情况，从而导致数据倾斜。

例如，如果您的查询需要处理一个大型的Gzip压缩文件，由于Hadoop无法将该文件拆分为多个块进行并行处理，因此可能会导致某些节点负载过重，从而导致数据倾斜。

为了避免数据倾斜，您可以采取一些特殊的措施，例如：

1. 使用其他可拆分的文件格式：如果您的查询允许使用其他可拆分的文件格式，例如文本文件或序列文件，您可以将数据转换为这些格式，以便Hadoop可以将数据拆分为多个块进行并行处理。

2. 使用随机数分区：如果您无法更改数据格式，您可以尝试使用随机数分区来避免数据倾斜。例如，您可以将数据按照随机数分为多个分区，然后在查询中使用DISTRIBUTE BY子句将数据随机分配到不同的节点上。

3. 使用外部程序处理数据：如果您无法更改数据格式，您可以尝试使用Hadoop Streaming来使用外部程序处理数据。这样，您可以自己控制数据的分布方式，从而避免数据倾斜。