the important thing in life is to have a great aim , and the determination -凯发k8网页登录

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前面学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役namenode已经失效，系统也不会自动从现役namenode转移到待机namenode，下面学习如何配置部署ha自动进行故障转移。自动故障转移为hdfs部署增加了两个新组件：zookeeper和zkfailovercontroller（zkfc）进程。zookeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。ha的自动故障转移依赖于zookeeper的以下功能：

• 故障检测：集群中的每个namenode在zookeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，zookeeper中的会话将终止，zookeeper通知另一个namenode需要触发故障转移。
• 现役namenode选择：zookeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役namenode崩溃，另一个节点可能从zookeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役namenode。

       zkfc是自动故障转移中的另一个新组件，是zookeeper的客户端，也监视和管理namenode的状态。每个运行namenode的主机也运行了一个zkfc进程，zkfc负责：

• 健康监测：zkfc使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的namenode，只要该namenode及时地回复健康状态，zkfc认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
• zookeeper会话管理：当本地namenode是健康的，zkfc保持一个在zookeeper中打开的会话。如果本地namenode处于active状态，zkfc也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了zookeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
• 基于zookeeper的选择：如果本地namenode是健康的，且zkfc发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地namenode为active。故障转移进城与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役namenode，然后本地namenode转换为active状态。

       在典型部署中，zookeeper守护进程运行在三个或者五个节点上，但由于zookeeper本身需要较少的资源，所以将zookeeper部署在与现役namenode和待机namenode相同的主机上，还可以将zookeeper部署到与yarn的resourcemanager相同的节点上。建议配置zookeeper将数据存储在与hdfs元数据不同的硬盘上以得到最好的性能和隔离性。在配置自动故障转移之前需要先停掉集群，目前在集群运行时还不可能将手动故障转移的安装转换为自动故障转移的安装。接下来看看如何配置ha的自动故障转移。首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数，该参数的值默认为false：

       在core-site.xml文件中添加下面的参数，该参数的值为zookeeper服务器的地址，zkfc将使用该地址。

       在ha或者hdfs联盟中，上面的两个参数还需要以nameserviceid为后缀，比如dfs.ha.automatic-failover.enabled.mycluster。除了上面的两个参数外，还有其它几个参数用于自动故障转移，比如ha.zookeeper.session-timeout.ms，但对于大多数安装来说都不是必须的。

       在添加了上述的配置参数后，下一步就是在zookeeper中初始化要求的状态，可以在任一namenode中运行下面的命令实现该目的，该命令将在zookeeper中创建znode：

       在启用自动故障转移的集群中，start-dfs.sh脚本将在任何运行namenode的主机上自动启动zkfc守护进程，一旦zkfc启动完毕，它们将自动选择一个namenode为现役namenode。如果手动管理集群中的服务，需要在每台运行namenode的主机上手动启动zkfc，命令为：

       如果正在运行一个安全的集群，可能想确保存储在zookeeper中的信息也是安全的，这将阻止恶意的客户端修改zookeeper中的元数据或者潜在地触发一个错误的故障转移。为了保护zookeeper中的信息，首先在core-site.xml中添加下面的参数：

       参数值中的@字符表示参数值保存在@后的硬盘文件中。第一个配置文件指定了zookeeper的认证列表，其格式与zk cli使用的相同，例如：digest:hdfs-zkfcs:mypassword，其中hdfs-zkfcs为zookeeper的用户名，mypassword为密码。其次使用下面的命令为该认证生成一个zookeeper访问控制列表：

       拷贝->之后的字符串并添加digest:前缀，然后粘贴到zk-acls.txt中，例如：digest:hdfs-zkfcs:vluvlnd8mlacse80rduu6onesbm=:rwcda。要想使acls生效，需要再次运行zkfc –formatzk。最后可能像下面这样在zk cli中验证acls：

       在安装完成自动故障转移后，或许需要一下。首先定位现役namenode，可以通过访问namenode的web页面来确定哪个namenode是active状态的。一旦确定了处于active状态的namenode，就需要在该节点上制造点故障，比如使用命令kill -9 模拟jvm崩溃，或重启主机或拔掉网线来模拟不同的中断。一旦触发了自动故障转移，另一个namenode应该自动在几秒钟内变为active状态。检测到故障并触发故障转移由参数ha.zookeeper.session-timeout.ms控制，该参数为与core-site.xml中，默认为5秒。如果测试不成功，可能是配置问题，检查zkfc和namenode进程的日志以进一步诊断问题，通常错误都是很明显的。

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理想情况下，我们应用对yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在yarn中，负责给应用分配资源的就是scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。

一、调度器的选择

在yarn中有三种调度器可以选择：fifo scheduler ，capacity scheduler，fairs cheduler。

fifo scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。

fifo scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用capacity scheduler或fair scheduler，这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源。

下面“yarn调度器对比图”展示了这几个调度器的区别，从图中可以看出，在fifo 调度器中，小任务会被大任务阻塞。

而对于capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用fifo调度器时的时间。

在fair调度器中，我们不需要预先占用一定的系统资源，fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。如下图所示，当第一个大job提交时，只有这一个job在运行，此时它获得了所有集群资源；当第二个小任务提交后，fair调度器会分配一半资源给这个小任务，让这两个任务公平的共享集群资源。

需要注意的是，在下图fair调度器中，从第二个任务提交到获得资源会有一定的延迟，因为它需要等待第一个任务释放占用的container。小任务执行完成之后也会释放自己占用的资源，大任务又获得了全部的系统资源。最终的效果就是fair调度器即得到了高的资源利用率又能保证小任务及时完成。

yarn调度器对比图: 

二、capacity scheduler（容器调度器）的配置

2.1 容器调度介绍

capacity 调度器允许多个组织共享整个集群，每个组织可以获得集群的一部分计算能力。通过为每个组织分配专门的队列，然后再为每个队列分配一定的集群资源，这样整个集群就可以通过设置多个队列的方式给多个组织提供服务了。除此之外，队列内部又可以垂直划分，这样一个组织内部的多个成员就可以共享这个队列资源了，在一个队列内部，资源的调度是采用的是先进先出(fifo)策略。

通过上面那幅图，我们已经知道一个job可能使用不了整个队列的资源。然而如果这个队列中运行多个job，如果这个队列的资源够用，那么就分配给这些job，如果这个队列的资源不够用了呢？其实capacity调度器仍可能分配额外的资源给这个队列，这就是“弹性队列”(queue elasticity)的概念。

在正常的操作中，capacity调度器不会强制释放container，当一个队列资源不够用时，这个队列只能获得其它队列释放后的container资源。当然，我们可以为队列设置一个最大资源使用量，以免这个队列过多的占用空闲资源，导致其它队列无法使用这些空闲资源，这就是”弹性队列”需要权衡的地方。

2.2 容器调度的配置

假设我们有如下层次的队列：

root ├── prod └── dev     ├── eng     └── science 

下面是一个简单的capacity调度器的配置文件，文件名为capacity-scheduler.xml。在这个配置中，在root队列下面定义了两个子队列prod和dev，分别占40%和60%的容量。需要注意，一个队列的配置是通过属性yarn.sheduler.capacity..指定的，代表的是队列的继承树，如root.prod队列，一般指capacity和maximum-capacity。

我们可以看到，dev队列又被分成了eng和science两个相同容量的子队列。dev的maximum-capacity属性被设置成了75%，所以即使prod队列完全空闲dev也不会占用全部集群资源，也就是说，prod队列仍有25%的可用资源用来应急。我们注意到，eng和science两个队列没有设置maximum-capacity属性，也就是说eng或science队列中的job可能会用到整个dev队列的所有资源（最多为集群的75%）。而类似的，prod由于没有设置maximum-capacity属性，它有可能会占用集群全部资源。

capacity容器除了可以配置队列及其容量外，我们还可以配置一个用户或应用可以分配的最大资源数量、可以同时运行多少应用、队列的acl认证等。

2.3 队列的设置

关于队列的设置，这取决于我们具体的应用。比如，在mapreduce中，我们可以通过mapreduce.job.queuename属性指定要用的队列。如果队列不存在，我们在提交任务时就会收到错误。如果我们没有定义任何队列，所有的应用将会放在一个default队列中。

注意：对于capacity调度器，我们的队列名必须是队列树中的最后一部分，如果我们使用队列树则不会被识别。比如，在上面配置中，我们使用prod和eng作为队列名是可以的，但是如果我们用root.dev.eng或者dev.eng是无效的。

三、fair scheduler（公平调度器）的配置

3.1 公平调度

fair调度器的设计目标是为所有的应用分配公平的资源（对公平的定义可以通过参数来设置）。在上面的“yarn调度器对比图”展示了一个队列中两个应用的公平调度；当然，公平调度在也可以在多个队列间工作。举个例子，假设有两个用户a和b，他们分别拥有一个队列。当a启动一个job而b没有任务时，a会获得全部集群资源；当b启动一个job后，a的job会继续运行，不过一会儿之后两个任务会各自获得一半的集群资源。如果此时b再启动第二个job并且其它job还在运行，则它将会和b的第一个job共享b这个队列的资源，也就是b的两个job会用于四分之一的集群资源，而a的job仍然用于集群一半的资源，结果就是资源最终在两个用户之间平等的共享。过程如下图所示： 

3.2 启用fair scheduler

调度器的使用是通过yarn-site.xml配置文件中的yarn.resourcemanager.scheduler.class参数进行配置的，默认采用capacity scheduler调度器。如果我们要使用fair调度器，需要在这个参数上配置fairscheduler类的全限定名： org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.fairscheduler。

3.3 队列的配置

fair调度器的配置文件位于类路径下的fair-scheduler.xml文件中，这个路径可以通过yarn.scheduler.fair.allocation.file属性进行修改。若没有这个配置文件，fair调度器采用的分配策略，这个策略和3.1节介绍的类似：调度器会在用户提交第一个应用时为其自动创建一个队列，队列的名字就是用户名，所有的应用都会被分配到相应的用户队列中。

我们可以在配置文件中配置每一个队列，并且可以像capacity 调度器一样分层次配置队列。比如，参考capacity-scheduler.xml来配置fair-scheduler： 

队列的层次是通过嵌套元素实现的。所有的队列都是root队列的孩子，即使我们没有配到元素里。在这个配置中，我们把dev队列有分成了eng和science两个队列。

fair调度器中的队列有一个权重属性（这个权重就是对公平的定义），并把这个属性作为公平调度的依据。在这个例子中，当调度器分配集群40:60资源给prod和dev时便视作公平，eng和science队列没有定义权重，则会被平均分配。这里的权重并不是百分比，我们把上面的40和60分别替换成2和3，效果也是一样的。注意，对于在没有配置文件时按用户自动创建的队列，它们仍有权重并且权重值为1。

每个队列内部仍可以有不同的调度策略。队列的默认调度策略可以通过顶级元素进行配置，如果没有配置，默认采用公平调度。

尽管是fair调度器，其仍支持在队列级别进行fifo调度。每个队列的调度策略可以被其内部的 元素覆盖，在上面这个例子中，prod队列就被指定采用fifo进行调度，所以，对于提交到prod队列的任务就可以按照fifo规则顺序的执行了。需要注意，prod和dev之间的调度仍然是公平调度，同样eng和science也是公平调度。

尽管上面的配置中没有展示，每个队列仍可配置最大、最小资源占用数和最大可运行的应用的数量。

3.4 队列的设置

fair调度器采用了一套基于规则的系统来确定应用应该放到哪个队列。在上面的例子中， 元素定义了一个规则列表，其中的每个规则会被逐个尝试直到匹配成功。例如，上例第一个规则specified，则会把应用放到它指定的队列中，若这个应用没有指定队列名或队列名不存在，则说明不匹配这个规则，然后尝试下一个规则。primarygroup规则会尝试把应用放在以用户所在的unix组名命名的队列中，如果没有这个队列，不创建队列转而尝试下一个规则。当前面所有规则不满足时，则触发default规则，把应用放在dev.eng队列中。

当然，我们可以不配置queueplacementpolicy规则，调度器则默认采用如下规则：

上面规则可以归结成一句话，除非队列被准确的定义，否则会以用户名为队列名创建队列。

还有一个简单的配置策略可以使得所有的应用放入同一个队列（default），这样就可以让所有应用之间平等共享集群而不是在用户之间。这个配置的定义如下：

实现上面功能我们还可以不使用配置文件，直接设置yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue=false，这样应用便会被放入default 队列，而不是各个用户名队列。另外，我们还可以设置yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools=false，这样用户就无法创建队列了。

3.5 抢占（preemption）

当一个job提交到一个繁忙集群中的空队列时，job并不会马上执行，而是阻塞直到正在运行的job释放系统资源。为了使提交job的执行时间更具预测性（可以设置等待的超时时间），fair调度器支持抢占。

抢占就是允许调度器杀掉占用超过其应占份额资源队列的containers，这些containers资源便可被分配到应该享有这些份额资源的队列中。需要注意抢占会降低集群的执行效率，因为被终止的containers需要被重新执行。

可以通过设置一个全局的参数yarn.scheduler.fair.preemption=true来启用抢占功能。此外，还有两个参数用来控制抢占的过期时间（这两个参数默认没有配置，需要至少配置一个来允许抢占container）：

- minimum share preemption timeout - fair share preemption timeout 

如果队列在minimum share preemption timeout指定的时间内未获得最小的资源保障，调度器就会抢占containers。我们可以通过配置文件中的顶级元素为所有队列配置这个超时时间；我们还可以在元素内配置元素来为某个队列指定超时时间。

与之类似，如果队列在fair share preemption timeout指定时间内未获得平等的资源的一半（这个比例可以配置），调度器则会进行抢占containers。这个超时时间可以通过顶级元素和元素级元素分别配置所有队列和某个队列的超时时间。上面提到的比例可以通过(配置所有队列)和(配置某个队列)进行配置，默认是0.5。

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在做shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在job完成后的所得到的counters是整个job的总和，优化是基于这些counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了一些资料后，总结如下。

1.1操作：

1.2原因：

1)、key分布不均匀

2)、业务数据本身的特性

3)、建表时考虑不周

4)、某些sql语句本身就有数据倾斜

1.3表现：

任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。

单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。

2.1参数调节：

hive.map.aggr=true

map 端部分聚合，相当于combiner

hive.groupby.skewindata=true

有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 mr job。第一个 mr job 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 group by 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 mr job 再根据预处理的数据结果按照 group by key 分布到 reduce 中（这个过程可以保证相同的 group by key 被分布到同一个 reduce 中），最后完成最终的聚合操作。

2.2 sql语句调节：

如何join：

关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表

做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。

大小表join：

使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce.

大表join大表：

把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。

count distinct大量相同特殊值

count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。

group by维度过小：

采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。

特殊情况特殊处理：

在业务逻辑优化效果的不大情况下，有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。

3.1空值产生的数据倾斜

场景：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和 用户表中的user_id 关联，会碰到数据倾斜的问题。

解决方法1： user_id为空的不参与关联（红色字体为修改后）

select * from log a   join users b   on a.user_id is not null   and a.user_id = b.user_id union all select * from log a   where a.user_id is null;

解决方法2 ：赋与空值分新的key值

select *   from log a   left outer join users b   on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;

结论：方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。解决方法1中 log读取两次，jobs是2。解决方法2 job数是1 。这个优化适合无效 id (比如 -99 , ’’, null 等) 产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。

3.2不同数据类型关联产生数据倾斜

场景：用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的join操作时，默认的hash操作会按int型的id来进行分配，这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个reducer中。

解决方法：把数字类型转换成字符串类型

select * from users a   left outer join logs b   on a.usr_id = cast(b.user_id as string)

3.3小表不小不大，怎么用 map join 解决倾斜问题

使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。 以下例子:

select * from log a   left outer join users b   on a.user_id = b.user_id;

users 表有 600w 的记录，把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销，而且 map join 不支持这么大的小表。如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。

解决方法：

select /* mapjoin(x)*/* from log a   
left outer join (     
select  /* mapjoin(c)*/d.*  from ( 
select distinct user_id from log ) c  join users d       
on c.user_id = d.user_id     ) x   
on a.user_id = b.user_id;  

假如，log里user_id有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。

使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去，是我们的最终目标。由于hash算法的局限性，按key hash会或多或少的造成数据倾斜。大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的。在此给出较为通用的步骤：

1、采样log表，哪些user_id比较倾斜，得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说，所有的数据过来，他都是不知道数据分布情况的，所以采样是并不可少的。

2、数据的分布符合社会学统计规则，贫富不均。倾斜的key不会太多，就像一个社会的富人不多，奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和users做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。

3、map读入users和log，假如记录来自log,则检查user_id是否在tmp2里，如果是，输出到本地文件a,否则生成的key,value对，假如记录来自member,生成的key,value对，进入reduce阶段。

4、最终把a文件，把stage3 reduce阶段输出的文件合并起写到hdfs。

如果确认业务需要这样倾斜的逻辑，考虑以下的优化方案：

1、对于join，在判断小表不大于1g的情况下，使用map join

2、对于group by或distinct，设定 hive.groupby.skewindata=true

3、尽量使用上述的sql语句调节进行优化

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背后的mapper调优:
1,mapper数过大,会产生大量小文件,由于mapper是基于虚拟机的,过多的mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源;
    mapper数太小,并发度过小,job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源;
2,mapper数据由什么决定呢?
    输入文件数目;
    输入文件的大小;
    配置参数;
 默认情况下:例如一个文件800m,block大小是128m,那么mapper数目就是7个,6个mapper处理的数据是 128m, 1个mapper处理的数据是32m;再例如,一个目录下有三个文件分别大小问5m 10m 150m
 此时会产生4个mapper,处理的数据分别是5m 10m 128m 22m;
  
 减少mapper的个数,就要合并小文件,这种小文件有可能是直接来自于数据源的小文件,也可能是reducer产生的小文件;
    set .input.format=org.apache..hive.ql.io.combinehiveinputformat;
    set hive.merge.mapfiles=true;
    set hive.merge.mapredfiles=true;
    set hive.merge.size.per.task=256000000
    set mapred.max.split.size=256000000
    set mapred.min.split.size.per.node=128000000
    
    
 增加mapper的个数,一般是通过控制hive sql中上一个job的reducer个数来控制的,例如在join操作的时候会把多个表分解为多个job;


 set mapred.map.tasks=2;
 set hive.merge.mapfiles=true;
 set hive.merge.mapredfiles=true;
 set hive.merge.size.per.task=256000000

 例如我们有5个300m的文件;按照上面的配置会产生10个mapper,5个mapper处理的都是256m的数据,另外5个mapper处理的都是44m的数据,问题是:大的mapper会数据倾斜
如何解决,设置set mapred.map.tasks=6,此时根据mapred的运行机制,会划分6个mapper,每个mapper的处理数据的大小是250m, min(1500m/6, 256m) =250m

hive背后的reducer调优:
1,reducer数目过大的话,会产生很多小文件,每个reducer都会产生一个文件,如果这些小文件是下一个job的输入,则会需要对小文件进行合并;同样启动 初始化和销毁reducer的虚拟机也需要消耗大量的硬件;
  reducer数据过小的话,reduce的时间会比较长,也可能会出现数据倾斜;
2,如何控制reducer的个数呢?
  set hive.exec.reducers.byte.per.reducer=1g
  set hive.exec.reducers.max=999
  reducer个数=min(999, reducer的数据输入总量/1g);

  set mapred.reduce.tasks = 10, 默认是1; 如果说当前的reducer的结果很大,且被接下来多个job使用其结果,我们该如何设置参数呢?一般都需要调大该参数;

  什么情况下只有一个reducer?如果不进行group by但却需要汇总,或者说order by,当然如果最后reducer的数据小于默认的1g的话,也会只有一个reducer;

1,hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的;
顺便说明一下,处理数据倾斜的能力是和工程师最核心的竞争力之一;

2,hive中数据倾斜的原因:
    数据在分布式节点上分布不平衡;
    join时某些key可能特别大;
    groupby的时候某个key可能特别多;
    count(distinct)有可能出现数据倾斜,因为其内部首先会进行groupby操作;


3,join,我们希望join时候key是分散,如果一个key的数据量特别大,有可能会出现数据倾斜和oom,一个核心点是:小表join大表,在reduce阶段左侧的小表会加载进内存,减少oom的风险;
4,大表join大表的情况:数据倾斜,例如null值,解决办法一般是要打散null值,例如说使用随机数等,如果数据倾斜比较严重,采用这种方式可以提升至少一倍的速度;
5,mapjoin:小表join(超)大表的时候,可以采用mapjoin的方式把小表全部加载到mapper端的内存中/* mapjoin(table_name)*/;
6,小表join(超)大表的时候,是否会自动进行mapjoin,想进行mapjoin,需要设置:set hive.auto.convert.join=true,hive在进行join的时候会判断左表的大小来决定是否进行mapjoin:
    set hive.mapjoin.smalltable.filesize=128000000;
    set hive.mapjoin.cache.numrows=100000;
    上述参数可以根据实际的硬件机器的内存进行调整,对性能有至关重要的影响,因为没有了shuffle;
  对于mapjoin我们能够使用mapper端jvm中多大的内存呢?
    set hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.momery.usage = 0.8
    set hive.mapjoin.localtask.max.memory.uage=0.9
7,groupby,我们可以设置在mapper端进行部分聚合,最后在reducer端进行全局聚合
    set hive.map.aggr=true;
    set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000

    set hive.groupby.skewindata = true 内部会产生两个job,第一个job会通过自己的打散倾斜的key并进行聚合操作且保留结果,第二个job会完成全部的groupby操作,会产生mapper-reducer-reducer的结构

8, count(distinct),如果某个字段特别多,容易产生数据倾斜,解决思路:
    在查询语句中例如对null进行过滤,在结果中加1


9, 笛卡尔积:join时候没有on条件,或者on条件无效,这个时候会使用reducer进行笛卡尔积的操作;

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1. 两者分别是什么？  

 apache hive是一个构建在hadoop基础设施之上的数据仓库。通过hive可以使用hql语言查询存放在hdfs上的数据。hql是一种类sql语言，这种语言最终被转化为map/reduce. 虽然hive提供了sql查询功能，但是hive不能够进行交互查询--因为它只能够在haoop上批量的执行hadoop。

    apache hbase是一种key/value系统，它运行在hdfs之上。和hive不一样，hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行mapreduce任务。hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。例如，“message”列簇可能包含：“to”, ”from” “date”, “subject”, 和”body”. 每一个 key/value对在hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key，列簇、列和时间戳。在hbase中，行是key/value映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。hbase利用hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。

2. 两者的特点

  hive帮助熟悉sql的人运行mapreduce任务。因为它是jdbc兼容的，同时，它也能够和现存的sql工具整合在一起。运行hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过hive的分区机制来控制。分区允许在数据集上运行过滤查询，这些数据集存储在不同的文件夹内，查询的时候只遍历指定文件夹（分区）中的数据。这种机制可以用来，例如，只处理在某一个时间范围内的文件，只要这些文件名中包括了时间格式。

    hbase通过存储key/value来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用来获取历史数据（每一行的历史数据可以被删除，然后通过hbase compactions就可以释放出空间）。虽然hbase包括表格，但是schema仅仅被表格和列簇所要求，列不需要schema。hbase的表格包括增加/计数功能。

3. 限制

  hive目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。hive必须提供预先定义好的schema将文件和目录映射到列，并且hive与acid不兼容。

    hbase查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。类sql的功能可以通过apache phonenix实现，但这是以必须提供schema为代价的。另外，hbase也并不是兼容所有的acid特性，虽然它支持某些特性。最后但不是最重要的--为了运行hbase，zookeeper是必须的，zookeeper是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务。

4. 应用场景

    hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。hive不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果。

    hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。facebook用hbase进行消息和实时的分析。它也可以用来统计facebook的连接数。

5. 总结

    hive和hbase是两种基于hadoop的不同技术--hive是一种类sql的引擎，并且运行mapreduce任务，hbase是一种在hadoop之上的nosql 的key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用google来搜索，用facebook进行社交一样，hive可以用来进行统计查询，hbase可以用来进行实时查询，数据也可以从hive写到hbase，设置再从hbase写回hive。

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tcp和udp是osi模型中的运输层中的协议。tcp提供可靠的通信传输，而udp则常被用于让广播和细节控制交给应用的通信传输。

udp(user datagram protocol)

        udp不提供复杂的控制机制，利用ip提供面向无连接的通信服务。并且它是将应用程序发来的数据在收到的那一刻，立刻按照原样发送到网络上的一种机制。

        即使是出现网络拥堵的情况下，udp也无法进行流量控制等避免网络拥塞的行为。此外，传输途中如果出现了丢包，udo也不负责重发。甚至当出现包的到达顺序乱掉时也没有纠正的功能。如果需要这些细节控制，那么不得不交给由采用udo的应用程序去处理。换句话说，udp将部分控制转移到应用程序去处理，自己却只提供作为传输层协议的最基本功能。udp有点类似于用户说什么听什么的机制，但是需要用户充分考虑好上层协议类型并制作相应的应用程序。

tcp(transmission control protocol)

        tcp充分实现爱呢了数据传输时各种控制功能，可以进行丢包的重发控制，还可以对次序乱掉的分包进行顺序控制。而这些在udp中都没有。此外，tcp作为一种面向有连接的协议，只有在确认通信对端存在时才会发送数据，从而可以控制通信流量的浪费。

        tcp通过检验和、序列号、确认应答、重发控制、连接管理以及窗口控制等机制实现可靠性传输。此处不一一叙述。

tcp与udp如何加以区分使用？

        tcp用于在传输层有必要实现可靠性传输的情况。由于它是面向有连接并具备顺序控制、重发控制等机制的。所以它可以为应用提供可靠传输。

        另一方面，udp主要用于那些对高速传输和实时性有较高要求的通信或广播通信。举一个ip电话进行通话的例子。如果使用tcp，数据在传送途中如果丢失会被重发，但是这样无法流畅地传输通话人的声音，会导致无法进行正常交流。而采用udp，它不会进行重发处理。从而也就不会有声音大幅度延迟到达的问题。即使有部分数据丢失，也只是影响某一小部分的通话。此外，在多播与广播通信中也使用udp而不是udp。rip、dhcp等基于广播的协议也要依赖于udp。

tcp与udp区别总结：

1、tcp面向连接（如打电话要先拨号建立连接）;udp是无连接的，即发送数据之前不需要建立连接

6、tcp的逻辑通信信道是全双工的可靠信道，udp则是不可靠信道

udp如何实现可靠传输

由于在传输层udp已经是不可靠的连接，那就要在应用层自己实现一些保障可靠传输的机制

简单来讲，要使用udp来构建可靠的面向连接的数据传输，就要实现类似于tcp协议的

超时重传（定时器）

有序接受 （添加包序号）

应答确认 （seq/ack应答机制）

滑动窗口流量控制等机制 （滑动窗口协议）

等于说要在传输层的上一层（或者直接在应用层）实现tcp协议的可靠数据传输机制，比如使用udp数据包 序列号，udp数据包 时间戳等方法。

目前已经有一些实现udp可靠传输的机制，比如

udt（udp-based data transfer protocol）

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一、

1、什么是。

是一个高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式系统。

适合于存储非结构化数据，基于列的而不是基于行的模式

如图：生态中与其他部分的关系。

2、关系数据库已经流行很多年，并且已经有了hdfs和mapreduce，为什么需要hbase?

1、模型概述

4、物理视图

三、hbase实现原理

1、hbase的实现包括三个主要的功能组件：

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