MapReduce任務中，Map輸出數據按Key Hash分配到Reduce中，由于Key分布不均勻、業(yè)務數據本身的特性、建表時考慮不周、某些SQL語句本身就有數據傾斜等原因造成的reduce上的數據量差異過大，如何將數據均勻的分配到各個Reduce中，就是解決數據傾斜的根本所在，舉三個例子

　　Map 端聚合

　　-- 設置如下參數即可開啟map端聚合，就是在Map端將相同的Key先做一次聚合計算，減少往reduce發(fā)送的數據

　　set hive.map.aggr=true

　　GroupBy 產生的數據傾斜

　　-- 設置如下參數，在GroupBy時，生成兩個Job,第一個Job給GroupBy的key加隨機數，隨機分布到Reduce中，每個Reduce做

　　部分聚合操作，先縮小數據量。第二個Job再進行真正的數據處理，完成最終的聚合

　　set hive.groupby.skewindata = true

　　count(distinct)

　　-- count(distinct) 數據傾斜，可以使用 sum + groupby 來完成等價轉換，

　　-- 原始SQL

　　select count(distinct uuid) from t1;

　　-- 等價轉換SQL， 其實就是采用分治思路，我們按照uuid的前n位進行GROUP BY，并做COUNT(DISTINCT )操作，

　　然后再對所有的COUNT(DISTINCT)結果進行求和

　　select sum(agg_part) result from

　　(

　　select substr(uuid,1,3) uuid_part,

　　count(distinct substr(uuid,4)) as agg_part

　　from t1

　　group by substr(uuid,1,3)

　　)t