数据倾斜解决方法，通常从以下几个方面进行考量：

 业务上丢弃
 
•  不参与关联：在on条件上直接过滤
•  随机数打散：比如 null、空格、0等“Other”性质的特殊值 
 
倾斜键记录单独处理
 
•  Join：找出倾斜key，把对应数据插入临时表，如果该表是小表，使用map join解决；
•  Group by： set hive.groupby.skewindata = true
 
 数据重分布
 
•  语法：Distribute By
•  场景：为下一个Stage的Map输入做负载均衡
•  代价：多一个Job 

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举个栗子：count distinct

--count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。

   *淘宝一天30亿的pv，按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。

   *58房产一天1.5亿的pv，统计全国分二手房、租房等业务线的详情页pv、uv等指标，采用多case when的方式，仅分配一个reduce。

消除count disitnct，可以尝试“用户标签”法。

 

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