什么是数据倾斜（Data Skew）？
数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。
假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死，其他人闲死“的情况，具体表现在：有些任务很快就处理完了，而有些任务则迟迟未能处理完，导致整体任务最终耗时过长甚至是无法完成。
数据倾斜分为map端倾斜和reduce端倾斜。
要真正了解数据倾斜，需要知道MapReduce的工作原理。（以下摘自：https://www.zhihu.com/question/27593027）
举个 word count 的入门例子，它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 value 相加，得出 “aaa” 出现的次数。若进行 word count 的文本有100G，其中 80G 全部是 “aaa” ，剩下 20G 是其余单词，那就会形成 80G 的数据量交给同一个 reduce 进行相加，其余 20G 根据分配到不同 reduce 进行相加的情况。如此就造成了数据倾斜，临床反应就是 reduce 跑到 99%，然后一直在原地等着那80G 的reduce 跑完。
数据倾斜产生的原因：
1，map端：输入文件的大小不均匀
2，reduce端：key分布不均匀，导致partition不均匀
数据倾斜的解决办法：
1，当出现小文件过多时：合并小文件
可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决。
2，当group by分组的维度过少，每个维度的值过多时：调优参数
（1）设置在map阶段做部分聚合操作
hive.map.aggr=true
效率更高但需要更多的内存。
（2）设置数据倾斜时负载均衡
hive.groupby.skewindata=true
当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
起至关作用的是第（2）项，它分为了两个mapreduce，第一个在shuffle过程中partition时随机给key打标记，使其分布在不同的reduce上计算，但不能完成全部运算，所以需要第二次mapreduce整合回归正常的shuffle，由于数据分布不均问题在第一次时得到改善，所以基本解决数据倾斜问题。
3，调节SQL语句
（1）关联字段带空值的两表Join时：把空值的key变成一个字符串加上随机数，这样就可以把倾斜的数据分到不同的reduce上，此外由于空值关联不起来，所以处理后并不影响最终结果。
（2）大小表Join时：使用map join让小表（1000条以下的记录条数） 先进内存，在map端完成reduce。
在 hive 中，能够在 HQL 语句中直接指定该次查询使用map join，具体做法是：在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/*+ MAPJOIN(tablelist) */，提示优化器转化为map join（早期的 Hive 版本的优化器是不能自动优化 map join 的）。
select /* +mapjoin(movies) */ a.title, b.rating from movies a join ratings b on a.movieid = b.movieid;
在 hive0.11 版本以后会自动开启 map join 优化，由两个参数控制：
set hive.auto.convert.join=true; //设置 MapJoin 优化自动开启
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 //设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化
（3）大表Join大表时：把大表切分成小表，然后分别map join。
（4）count(distinct xx)时有大量相同的特殊值：用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。如：如select a,count(distinct b) from t group by a，用select a,sum(1) from (select a,b from t group by a,b) group by a替代。
（5）其他情况：如果倾斜的key数量比较少，那么将倾斜的数据单独拿出来处理，最后union回去；如果倾斜的key数量比较多，那么给key增加随机前/后缀，使得原来Key相同的数据变为Key不相同的数据，从而使倾斜的数据集分散到不同的任务中，在Join的另一侧数据中，将与倾斜Key对应的部分数据和随机前/后缀集作笛卡尔乘积，从而保证无论数据倾斜侧倾斜Key如何加前缀，都能与之正常Join。