hive中sql運(yùn)算出現(xiàn)傾斜的情況，主要原因有哪些？1. Mapjoin是一種避免數(shù)據(jù)傾斜的方法允許您在映射階段執(zhí)行連接操作。Mapjoin將所有小表讀入內(nèi)存。在映射階段，可以直接將另一個(gè)表的數(shù)據(jù)與

hive中sql運(yùn)算出現(xiàn)傾斜的情況，主要原因有哪些？

1. Mapjoin是一種避免數(shù)據(jù)傾斜的方法

允許您在映射階段執(zhí)行連接操作。Mapjoin將所有小表讀入內(nèi)存。在映射階段，可以直接將另一個(gè)表的數(shù)據(jù)與內(nèi)存中該表的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。因?yàn)樵谟成渲袌?zhí)行聯(lián)接操作，所以可以保存reduce并更高效地運(yùn)行

配置單元中有特定的操作：聯(lián)接遇到問(wèn)題

聯(lián)接多個(gè)表時(shí)，請(qǐng)將小表放在聯(lián)接的左側(cè)，將大表放在聯(lián)接的右側(cè)。

執(zhí)行此類(lèi)聯(lián)接時(shí)，配置單元中的數(shù)據(jù)將小表緩存在內(nèi)存中，可以有效降低內(nèi)存溢出錯(cuò)誤的概率

2。設(shè)置參數(shù)hive.map.aggr配置單元=正確hive.groupby.skewindata=真還有其他參數(shù)

3。SQL語(yǔ)言調(diào)整

例如：group by維度太?。菏褂胹um（）group by替換count（distinct）完成計(jì)算

4。Streamtable

將reducer中join操作中的小表放入內(nèi)存，而大表則通過(guò)流讀取

原因是什么？你的照片拍得不好，基本功不達(dá)標(biāo)，你需要多練練眼睛。

如果你能重做它，你可以補(bǔ)救它。如果你不能重做，你必須用以后的軟件來(lái)補(bǔ)救。

糾正地平線的簡(jiǎn)單快速方法。

在PS中打開(kāi)照片，輸入ACR插件，選擇校正工具：

沿水平線繪制一條直線：

軟件自動(dòng)完成旋轉(zhuǎn)切削：

拍完后照片是歪的，這是怎么回事？該怎么補(bǔ)救呢？

調(diào)整參數(shù)

]設(shè)置hive.map.aggr=真；

設(shè)置hive.groupby.skewindata=真

hive.map.aggr=真：部分聚合操作將在map中完成，map效率更高，但需要更多內(nèi)存。

hive.groupby.skewindata=真：數(shù)據(jù)傾斜時(shí)的負(fù)載平衡。當(dāng)該選項(xiàng)設(shè)置為true時(shí)，生成的查詢(xún)計(jì)劃將有兩個(gè)mrjob。在第一個(gè)mrjob中，map的輸出結(jié)果集被隨機(jī)分配到reduce中，每個(gè)reduce都進(jìn)行部分聚合操作并輸出結(jié)果，這樣處理的結(jié)果就是可以將相同的groupby密鑰分配給不同的reduce，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的；在第二個(gè)mrjob中，根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)結(jié)果，將相同的groupby密鑰分發(fā)給不同的reduce密鑰分發(fā)進(jìn)行reduce（這個(gè)過(guò)程可以保證將相同的groupby密鑰分發(fā)給相同的reduce），最后完成最終的聚合操作。