数据处理的方法有哪些 hive中sql运算出现倾斜的情况，主要原因有哪些？
hive中sql运算出现倾斜的情况，主要原因有哪些？
1. Mapjoin是一种避免数据倾斜的方法
允许您在映射阶段执行连接操作。Mapjoin将所有小表读入内存。在映射阶段，可以直接将另一个表的数据与内存中该表的数据进行匹配。因为在映射中执行联接操作，所以可以保存reduce并更高效地运行
配置单元中有特定的操作：联接遇到问题
联接多个表时，请将小表放在联接的左侧，将大表放在联接的右侧。
执行此类联接时，配置单元中的数据将小表缓存在内存中，可以有效降低内存溢出错误的概率
2。设置参数hive.map.aggr配置单元=正确hive.groupby.skewindata=真还有其他参数
3。SQL语言调整
例如：group by维度太小：使用sum（）group by替换count（distinct）完成计算
4。Streamtable
将reducer中join操作中的小表放入内存，而大表则通过流读取
原因是什么？你的照片拍得不好，基本功不达标，你需要多练练眼睛。
如果你能重做它，你可以补救它。如果你不能重做，你必须用以后的软件来补救。
纠正地平线的简单快速方法。
在PS中打开照片，输入ACR插件，选择校正工具：
沿水平线绘制一条直线：
软件自动完成旋转切削：
拍完后照片是歪的，这是怎么回事？该怎么补救呢？
调整参数
]设置hive.map.aggr=真；
设置hive.groupby.skewindata=真
hive.map.aggr=真：部分聚合操作将在map中完成，map效率更高，但需要更多内存。
hive.groupby.skewindata=真：数据倾斜时的负载平衡。当该选项设置为true时，生成的查询计划将有两个mrjob。在第一个mrjob中，map的输出结果集被随机分配到reduce中，每个reduce都进行部分聚合操作并输出结果，这样处理的结果就是可以将相同的groupby密钥分配给不同的reduce，从而达到负载均衡的目的；在第二个mrjob中，根据预处理后的数据结果，将相同的groupby密钥分发给不同的reduce密钥分发进行reduce（这个过程可以保证将相同的groupby密钥分发给相同的reduce），最后完成最终的聚合操作。
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