Hadoop中數據傾斜的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關Hadoop中數據傾斜的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

數據分布：

    正常的數據分布理論上都是傾斜的，就是我們所說的20-80原理：80%的財富集中在20%的人手中, 80%的用戶只使用20%的功能 , 20%的用戶貢獻了80%的訪問量 , 不同的數據字段可能的數據傾斜一般有兩種情況:

一種是唯一值非常少，極少數值有非常多的記錄值(唯一值少于幾千)

一種是唯一值比較多，這個字段的某些值有遠遠多于其他值的記錄數，但是它的占比也小于百分之一或千分之一

分區：

常見的mapreduce分區方式為hash 和range ，

hash partition 的好處是比較彈性，跟數據類型無關，實現簡單（設定reduce個數就好，一般不需要自己實現）

range partition 需要實現者自己了解數據分布, 有時候需要手工做sample取樣. 同時也不夠彈性, 表現在幾個方面，1. 對同一個表的不同字段都需要實現不同的range partition,  對于時間這種字段根據查詢類型的不同或者過濾條件的不同切分range 的大小都不一定.

2 .有時候可能設計使用多個字段組合的情況, 這時候又不能使用之前單個字段的partition 類, 并且多個字段組合之間有可能有隱含的聯系，比如出生日期和星座，商品和季節.

3. 手工做sample 非常耗時間，需要使用者對查詢使用的數據集的分布有領域知識.

4. 分配方式是死的，reduce 個數是確定的，一旦某種情況下發生傾斜，調整參數

其他的分區類型還有hbase 的hregionpartitioner  或者totalorder partitioner  等.

能夠想到的關于數據傾斜的一些解決方式（歡迎補充,尤其是有沒有做搜索或者數據挖掘的朋友有碰到類似問題）:

1. 增加reduce 的jvm內存

2. 增加reduce 個數

3. customer partition

4. 其他優化的討論.

5. reduce sort merge排序算法的討論

6. 正在實現中的hive skewed join.

7. pipeline

8. distinct

9. index 尤其是bitmap index

方式1：既然reduce 本身的計算需要以合適的內存作為支持，在硬件環境容許的情況下，增加reduce 的內存大小顯然有改善數據傾斜的可能，這種方式尤其適合數據分布第一種情況，單個值有大量記錄, 這種值的所有紀錄已經超過了分配給reduce 的內存，無論你怎么樣分區這種情況都不會改變. 當然這種情況的限制也非常明顯, 1.內存的限制存在，2.可能會對集群其他任務的運行產生不穩定的影響.

方式2:  這個對于數據分布第二種情況有效，唯一值較多，單個唯一值的記錄數不會超過分配給reduce 的內存. 如果發生了偶爾的數據傾斜情況，增加reduce 個數可以緩解偶然情況下的某些reduce 不小心分配了多個較多記錄數的情況. 但是對于第一種數據分布無效.

方式3： 一種情況是某個領域知識告訴你數據分布的顯著類型，比如hadoop definitive guide 里面的溫度問題，一個固定的組合(觀測站點的位置和溫度) 的分布是固定的, 對于特定的查詢如果前面兩種方式都沒用，實現自己的partitioner 也許是一個好的方式.

方式4: 目前有的一些針對數據傾斜的優化比如pig 的skewed join

http://pig.apache.org/docs/r0.7.0/piglatin_ref1.html#Skewed+Joins

pig 文檔上面說是根據數據輸入的統計信息來確定分區（也就是range partition?),另外不清楚這個行為是否是動態運行時候才決定的,也就是運行之前有一步pig 自動做sample 的工作,因為pig 是沒有統計信息這一說的.

hive 中的group by

<property> 
  <name>hive.groupby.skewindata</name> 
  <value>false</value> 
  <description>Whether there is skew in data to optimize group by queries</description> 
</property> 
<property> 
  <name>hive.optimize.groupby</name> 
  <value>true</value> 
  <description>Whether to enable the bucketed group by from bucketed partitions / tables.</description> 
</property>

<property> 
  <name>hive.mapjoin.followby.map.aggr.hash.percentmemory</name> 
  <value>0.3</value> 
  <description>Portion of total memory to be used by map-side grup aggregation hash table, when this group by is followed by map join</description> 
</property> 
<property> 
  <name>hive.groupby.mapaggr.checkinterval</name> 
  <value>100000</value> 
  <description>Number of rows after which size of the grouping keys/aggregation classes is performed</description> 
</property>

其中最后一個參數hive.groupby.mapaggr.checkinterval 的思路跟in-memory combiner 相似, in-memeory combiner  是發生在mapper 端sort 之前，而不是現在的combiner發生在mapper sort 之后甚至在寫入磁盤之后重新讀磁盤然后排序合并. in-memeory combiner 最早好像是《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》，mapr 去年的介紹ppt 里面好像提到它們也有這個優化. mapper 端減少數據的機會比reduce 端的要大，所以一般不會看到reduce 端的combiner 的討論，但是這種思路也有，比如google tenzing 的join 討論里面有一個prev-next 的小優化就是基于reduce 端的combiner, 但那個前提是基于block shuffle 實現的基礎上，數據已經排過序了，所以join 時候前一條數據跟后一條數據相同的概率很大.

hive 中的skewed join :  之前的文章已經介紹過兩表join 中hive 的幾個優化，其中的skewed join 的類似思路就是上面介紹的skewed 的第二種：增加reduce 的個數，hive 中是通過判斷閾值如果大于一個reduce 需要處理的數據量，重新起額外的task 來處理這些超額的reduce 本身需要處理的數據, 這是一種較晚的補救措施，本身hive 開始分區的時候已經傾斜(partition 的方式不合理), 當運行的時候通過運行時監控reduce 發現傾斜的特殊key 然后額外的起task 去處理，效果比較一般，感興趣的同學可以參考HIVE-3086 里面我和facebook 團隊對這種優化思路的討論. 第六節我會討論一下我所認為的思路和facebook 正在做的思路之間的差別.

方式5 :  reduce 分配的內存遠小于處理的數據量時，會產生multi-pass sort 的情況是瓶頸，那么就要問

1. 這種排序是有必要的嘛？

2. 是否有其他排序算法或優化可以根據特定情況降低他瓶頸的閾值?

3. map reduce 適合處理這種情況嘛?

關于問題1. 如果是group by , 那么對于數據分布情況1 ,hash 比sort 好非常多，即使某一個reduce 比其他reduce 處理多的多的數據，hash 的計算方式也不會差距太大.

問題2. 一個是如果實現block shuffle 肯定會極大的減少排序本身的成本, 另外，如果分區之后的reduce 不是使用copy –> sort-merge –> reduce 的計算方式, 在copy 之后將每個block 的頭部信息保存在內存中，不用sort – merge 也可以直接計算reduce, 只不過這時候變成了隨機訪問，而不是現在的sort-merge 之后的順序訪問. block shuffle 的實現有兩種類型，一種是當hadoop 中真正有了列數據格式的時候，數據有更大的機會已經排過序并且按照block 來切分,一般block 為1M ( 可以關注avro-806 )  , 這時候的mapper 什么都不做，甚至連計算分區的開銷都小了很多倍，直接進入reduce 最后一步，第二種類型為沒有列數據格式的支持，需要mapper 排序得到之后的block 的最大最小值，reduce 端在內存中保存最大最小值，copy  完成后直接用這個值來做隨機讀然后進行reduce. ( block shuffle  的實現可以關注 MAPREDUCE-4039 ， hash 計算可以關注 MAPREDUCE-1639)

問題3 . map reduce 只有兩個函數，一個map 一個 reduce, 一旦發生數據傾斜就是partition 失效了，對于join 的例子，某一個key 分配了過多的記錄數，對于只有一次partittion的機會，分配錯了數據傾斜的傷害就已經造成了，這種情況很難調試，但是如果你是基于map-reduce-reduce 的方式計算，那么對于同一個key 不需要分配到同一個reduce 中，在第一個reduce 中得到的結果可以在第二個reduce 才匯總去重，第二個reduce 不需要sort – merge 的步驟，因為前一個reduce 已經排過序了，中間的reduce 處理的數據不用關心partition 怎么分，處理的數據量都是一樣大，而第二個reduce 又不使用sort-merge 來排序，不會遇到現在的內存大小的問題，對于skewed join 這種情況瓶頸自然小很多.

方式6:  目前hive 有幾個正在開發中的處理skewed join 情況的jira case,  HIVE-3086 , HIVE-3286 ,HIVE-3026 . 簡單介紹一下就是facebook 希望通過手工處理提前枚舉的方式列出單個傾斜的值，在join 的時候將這些值特殊列出當作map join 來處理，對于其他值使用原來的方式. 我個人覺得這太不伸縮了，值本身沒有考慮應用過濾條件和優化方式之后的數據量大小問題，他們提前列出的值都是基于整個分區的. join key 如果為組合key 的情況也應該沒有考慮，對metastore 的儲存問題有限制，對輸入的大表和小表都會scan 兩次( 一次處理非skew key , 一次處理skew key 做map join), 對輸出表也會scan 兩次（將兩個結果進行merge） , skew key 必須提前手工列出這又存在額外維護的成本，目前因為還沒有完整的開發完到能夠投入生產的情況，所以等所有特性處理完了有了文檔在看看這個處理方式是否有效，我個人認為的思路應該是接著bucked map join 的思路往下走，只不過不用提前處理cluster key 的問題, 這時候cluster key 的選擇應該是join key + 某個能分散join key 的列, 這等于將大表的同一個key 的值分散到了多個不同的reduce 中，而小表的join key 也必須cluster 到跟大表對應的同一個key , join 中對于數據分布第二種情況不用太難，增加reduce 個數就好，主要是第一種，需要大表的join key 能夠分散，對于同樣join key 的小表又能夠匹配到所有大表中的記錄. 這種思路就是不用掃描大表兩遍或者結果輸出表，不需要提前手工處理，數據是動態sample 的應用了過濾條件之后的數據，而不是提前基于統計數據的不準確結果. 這個基本思路跟tenzing 里面描述的distributed hash join 是一樣的，想辦法切成合適的大小然后用hash 和 map join .

方式7: 當同時出現join 和group 的時候, 那么這兩個操作應該是以pipeline (管道) 的方式執行. 在join 的時候就可以直接使用group 的操作符減少大量的數據，而不是等待join 完成，然后寫入磁盤，group 又讀取磁盤做group操作. HIVE-2206 正在做這個優化. hive 里面是沒有pipeline 這個概念的. 像是cloudera 的crunch 或者twitter 的Scalding 都是有這種概念的.

方式8: distinct 本身就是group by 的一種簡寫，我原先以為count(distinct x)這種跟group by 是一樣的，但是發現hive 里面distinct 明顯比group by 要慢，可能跟group by 會有map 端的combiner有關, 另外觀察到hive 在預估count(distinct x) 的reduce 個數比group by 的個數要少 , 所以hive 中使用count(distinct x) , 要么盡量把reduce 個數設置大，直接設置reduce 個數或者hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 調小，我個人比較喜歡調后面一個,hive 目前的reduce 個數沒有統計信息的情況下就是用map端輸入之前的數值, 如果你是join 之后還用count(distinct x) 的話，這個默認值一般都會悲劇，如果有where 條件并能過濾一定數量的數據，那么默認reduce 個數可能就還好一點. 不管怎樣，多浪費一點reduce slot 總比等十幾甚至幾十分鐘要好, 或者轉換成group by 的寫法也不錯，寫成group by 的時候distributed by 也很有幫助.

方式9: hive 中的index 就是物化視圖，對于group by 和distinct 的情況等于變成了map 端在做計算，自然不存在傾斜. 尤其是bitmap index , 對于唯一值比較少的列優勢更大，不過index 麻煩的地方在于需要判斷你的sql 是不是常用sql , 另外如果create index 的時候沒有選你查詢的時候用的字段，這個index 是不能用的( hive 中是永遠不可能有DBMS中的用index 去lookup 或者join 原始表這種概念的)

其他建議：

網上能找到的另外一份很好的描述數據傾斜的資料是

http://nuage.cs.washington.edu/pubs/opencirrus2011.pdf

里面的map side skew 和expensive record 都不是關系型計算中的問題，所以不是這篇文章關注點. 對于關系型計算,其中數據傾斜影響最大的地方在reduce 的sort. 這篇文章里面最后總結的5點好的建議值得參考，

其中第三條需要你知道應用combiner 和特殊優化方式是否帶來了性能的提升，hive 的map aggr 在數據分布情況1效果會比較好，數據分布情況2效果就不大，還有combiner 應用的時候是消耗了系統資源的，確認這種消耗是否值得而不是任何情況下都使用combiner. 

對于第四點關系型計算中map 傾斜情況不太常見. 一種可以舉出來的例子是分區不合理，或者hive 中的cluster by 的key 選擇不合理（都是使用目錄的方式分區, 目錄是最小處理單元了).

• Use domain knowledge when choosing the 
  map output partitioning scheme if the reduce operation is 
  expensive: Range partition or some other form of explicit 
  partition may be better than the default hash-partition

• Try different partitioning schemes on sample 
  workloads or collect the data distribution at the reduce input 
  if a MapReduce job is expected to run several times

• Implement a combiner to reduce the amount 
  of data going into the reduce-phase and, as such, significantly 
  dampen the effects of any type of reduce-skew

• Use a pre-processing MapReduce job that 
  extracts properties of the input data in the case of a longruning, 
  skew-prone map phase. Appropriately partitioning the 
  data before the real application runs can significantly reduce 
  skew problems in the map phase.

• Best Practice 5. Design algorithms whose runtime depends 
  only on the amount of input data and not the data distribution.

  另外一份是淘寶的數據傾斜總結：

  http://www.alidata.org/archives/2109

  不過我個人覺得幫助不是太大，里面第一個解決方式空值產生的影響第一個Union All 的方式個人是極力反對的，同一個表尤其是大表掃描兩遍這額外的成本跟收益太不匹配，不推薦，第二個將特殊值變成random 的方式, 這個產生的結果是正確的嘛？ 尤其是在各種情況下輸出結果是正確的嘛？里面背景好像是那個小表users 的主鍵為userid, 然后userid 又是join key , 而且還不為空？ 不太推薦，背景條件和輸出的正確性與否存疑.

  第二個數據類型不同的問題我覺得跟HIVE-3445 都算是數據建模的問題，提前修改好是一樣的.

  第三個是因為淘寶的hadoop 版本中沒有map side hash aggr 的參數吧. 而且寫成distinct 還多了一個MR 步驟，不太推薦.

   

  數據傾斜在MPP 中也是一個課題，這也設計到一個數據重分配的問題，但是相對于MPP 中有比較成熟的機制，一個是mpp 在處理數據初始分布的時候總是會指定segmented by 或者distributed by 這種顯示分配到不同物理機器上的建表語句. 還有就是統計信息會幫助執行引擎選擇合適的重新分布.但是統計信息也不是萬能的，比如

  1：統計信息的粒度和更新問題.

  2: 應用了過濾條件之后的數據也許不符合原始期望的數據分布.

  3: 統計信息是基于采樣的，總于真實所有數據存在誤差.

  4: 統計信息是基于partittion 的, 對于查詢沒有涉及到partition 字段的切分就不能使用各partition 只和來表示總體的統計信息.

  5. 臨時表或者多步驟查詢的中間過程數據沒有統計信息的情況.

  6. 各種其他的算法優化比如in-mapper combiner 或者google Tenzing 的prev – next combine 都會影響統計信息對于算法選擇的不同.

感謝各位的閱讀！關于“Hadoop中數據傾斜的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！