给出10个hivesql数据倾斜的案例及其解决方法

1. 案例：某张表中某个字段的取值范围极度不均匀，导致某些 reducer 处理数据量过大，造成数据倾斜。

解决方法：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `CLUSTER BY` 关键字指定另一个字段进行分布式处理。

2. 案例：某张表中某个字段的取值范围过于宽泛，导致单个 reducer 处理数据量过大，造成数据倾斜。

解决方法：使用 `GROUP BY` 关键字对该字段进行分组，然后再进行分布式处理。

3. 案例：某个 join 操作中，一个表中的某个字段的取值范围极度不均匀，导致 join 操作产生数据倾斜。

解决方法：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `CLUSTER BY` 关键字指定另一个字段进行分布式处理。

4. 案例：某个 join 操作中，一个表中的某个字段的取值范围过于宽泛，导致 join 操作产生数据倾斜。

解决方法：使用 `GROUP BY` 关键字对该字段进行分组，然后再进行 join 操作。

5. 案例：某个字段的取值范围过于宽泛，导致在进行某些聚合操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `GROUP BY` 关键字对该字段进行分组，然后再进行聚合操作。

6. 案例：某个字段的取值范围极度不均匀，导致在进行某些聚合操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `CLUSTER BY` 关键字指定另一个字段进行分布式处理。

7. 案例：某个表中某个字段的取值范围过于宽泛，导致在进行某些排序操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `CLUSTER BY` 关键字指定另一个字段进行分布式处理。

8. 案例：某个表中某个字段的取值范围极度不均匀，导致在进行某些排序操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `GROUP BY` 关键字对该字段进行分组，然后再进行排序操作。

9. 案例：某个表中某个字段的取值范围过于宽泛，导致在进行某些统计操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `GROUP BY` 关键字对该字段进行分组，然后再进行统计操作。

10. 案例：某个表中某个字段的取值范围极度不均匀，导致在进行某些统计操作时造成数据倾斜。

解决方法：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `CLUSTER BY` 关键字指定另一个字段进行分布式处理。