数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个job执行时间较长。
在hive中执行的sql会有map和reduce两个阶段，map阶段的数据倾斜主要为数据从磁盘读入内存时、join，reduce阶段数据倾斜主要有join、group by、count distinct，针对于这些操作有不同的处理方式来避免数据倾斜。
一、map阶段
1.由于map读入数据的文件大小分布不均匀，并且小文件特别多，导致某些map读取并处理的数据特别多
这种情况可通过参数调整防止由于小文件过多导致每个map读取的数据量不均匀，mapred.max.split.size=256000000（每个map可以处理的大文件大小，可调大该值来减少map数）
二、reduce阶段
1.join
数据表在进行join时有两种情况会出现倾斜：
（1）小表和大表join的倾斜
这种情况，可以直接使用hint（如/ + mapjoin(a)/）将小表全部加载到内存中后顺序扫描大表完成join（mapjoin有使用限制，必须是join中的从表较小时才可用，从表主要指left join中的右表，right join中的左表，小表大为2GB）
（2）大表和大表join的倾斜
这种情况，需要具体原因具体分析：

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• 由某些特殊值引起的数据倾斜
  参数设置方式：hive.optimize.skewjoin=true; 将造成倾斜的特殊值先不处理直接写入hdfs，然后新启一个mapjoin专门处理特殊值；可以通过参数设置数据量超过多少默认为特殊值，如hive.skewjoin.key=10000，表名超过10000条的key会被认定为特殊值；
  特殊值的处理也可以在sql中进行优化，在sql中将特殊值与非特殊值分别处理，然后再通过union all拼接，但这样会增加IO；
• 由空值引起的数据倾斜
  将空值的key变为一个字符串加上随机数，也可以借鉴特殊值的sql优化方式；
• 不同数据类型关联产生的数据倾斜
  如int型的用户id与string类型的用户id进行关联，hive默认会将hash按int类型分配，string类型的数据会全部分配到一个reduce中，此时应将int型转化为string再做关联
  2.group by + count distinct
  当sql中出现这种情况时，需预先对group by的字段进行去重处理，然后再进行count

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