一、原因分析
1、数据不均匀。
Hive数据倾斜通常是由于数据不均匀引起的，也就是说，有些分区、某些列、一些键，被频繁访问，导致在这些数据上的任务无法平均分布到所有worker节点。
2、选择的算法不合适。
某些数据倾斜是由于选择的算法不合适而产生的。如果一个查询或任务的执行计划不平衡，可能会导致数据倾斜。
3、数据压缩导致倾斜。
压缩数据可以节省HDFS存储空间，但有时候它会导致数据倾斜。如果使用的压缩算法对某些值，如null值或重复出现的大量重复值进行压缩，那么这些值的分布可能会在数据集中产生倾斜。
4、硬件不均匀性。
如果worker节点有不同的硬件配置（如RAM、CPU数量/速度），则任务可能因硬件差异而产生倾斜，从而导致某些节点负载过重，而其他节点则处于空闲状态。
二、解决办法
1、调整数据分布
在解决Hive数据倾斜问题时，最常用的办法是调整数据分布。如果数据过于倾斜，可以通过增加分区，删除无用数据，为少分区的数据补足数据等方法来均匀化数据分布。
CREATE TABLE new_table AS
SELECT col1, col2, col3, col4
FROM table
DISTRIBUTE BY col1 SORT BY col2, col3, col4;2、使用高可用的算法
如果选择的算法不合适，可能会导致查询计划不平衡，从而导致Hive数据倾斜。在这种情况下，调整算法是解决问题的最佳方法。例如，可以选择实现更平衡的等价查询计划的算法。
SELECT * FROM table
WHERE EXISTS
(SELECT 1
FROM table2
WHERE table.col1 = table2.col1);3、压缩策略
数据压缩可以减少存储空间，但可能会导致Hive数据倾斜。如果使用压缩算法对某些值进行压缩，则可能会产生数据分布的不均匀性。
hive.exec.compress.output=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
SET mapreduce.map.output.compress=true;
SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET hive.exec.parallel=true;
SET hive.exec.parallel.thread.number=16;4、调整硬件配置
如果worker节点间的硬件差异较大，可能会导致Hive数据倾斜。在这种情况下，最好调整硬件配置，例如增加RAM、调整CPU等。
三、结语
上述方法是处理Hive数据倾斜问题的一些基本方法。要想得到最好的效果，最好使用多个方法结合使用。
