MapReduce的具體工作流程示意圖如下：

在MaxCompute中通過Logview可以很容易判斷數據傾斜，具體步驟如下：

1. 在Fuxi Jobs中對運行時間Latency按照降序排列，選擇運行時間最長的Job Stage。

2. 在Fuxi Instance of Fuxi Stage中對運行時間Latency按照降序排列，選擇運行時長遠大于平均時長的任務，一般選擇第一個進行鎖定，查看其對應的輸出日志StdOut。

3. 根據StdOut中的反饋信息，查看對應的作業執行圖。

4. 根據作業執行圖中的Key信息，可以進而定位到導致數據傾斜的SQL代碼片段。

使用示例如下。

1. 通過任務的運行日志，找到對應的Logview日志，詳情請參見Logview入口。

2. 進入Logview界面，根據運行時間Latency按照降序排列，選擇時間最長的Fuxi Task，就可以快速鎖定問題。

3. R31_26_27的運行時間最長，單擊R31_26_27任務，進入實例運行情況詳情頁，如下所示。Latency: {min:00:00:06, avg:00:00:13, max:00:26:40}表示任務下的所有實例的最小運行時長是6s，平均運行時長是13s，最大運行時長是26分鐘40s?？梢酝ㄟ^Latency（實例運行時長）進行降序排序，可以看到有四個運行時間比較長的實例。MaxCompute將Fuxi Instance耗費時長高于平均值2倍的實例判定為長尾，也就是說任務實例運行時長大于26s的都會判定為長尾（Long-Tails），此處有21個實例大于26s。有Long-Tails實例不一定代表任務傾斜，還需要看實例運行時間avg、max兩值的對比，對max值遠遠大于avg值的任務，也就是嚴重數據傾斜任務，對此任務需要進行治理。

4. 單擊StdOut列的圖標，查看輸出日志，示例如下。

5. 鎖定到問題后，在Job Details頁簽右鍵單擊R31_26_27選擇expand all展開任務，詳情請參見使用Logview 2.0查看作業運行信息。查看StreamLineRead22的上一步StreamLineWriter21，即可定位到導致數據傾斜的Key：new_uri_path_structure、cookie_x5check_userid、cookie_userid。這樣也就定位到數據傾斜的SQL片段了。

根據使用經驗總結，引起數據傾斜的主要原因有如下幾類：

• Join

• GroupBy

• Count（Distinct）

• ROW_NUMBER（TopN）

• 動態分區

其中出現的頻率排序為JOIN > GroupBy > Count(Distinct) > ROW_NUMBER > 動態分區。

針對Join端產生的數據傾斜，會存在多種不同的情況，例如大表和小表Join、大表和中表Join、Join熱值長尾。

• 大表Join小表。

  • 數據傾斜示例。

    如下示例中t1是一張大表，t2、t3是小表。

    SELECT  t1.ip
            ,t1.is_anon
            ,t1.user_id
            ,t1.user_agent
            ,t1.referer
            ,t2.ssl_ciphers
            ,t3.shop_province_name
            ,t3.shop_city_name
    FROM    <viewtable> t1
    LEFT OUTER JOIN <other_viewtable> t2
    ON t1.header_eagleeye_traceid = t2.eagleeye_traceid
    LEFT OUTER JOIN (  SELECT  shop_id
                                ,city_name AS shop_city_name
                                ,province_name AS shop_province_name
                        FROM    <tenanttable>
                        WHERE   ds = MAX_PT('<tenanttable>')
                        AND     is_valid = 1
                    ) t3
    ON t1.shopid = t3.shop_id

  • 解決方案。

    使用MAPJOIN HINT語法，如下所示。

    SELECT  /*+ mapjoin(t2,t3)*/
            t1.ip
            ,t1.is_anon
            ,t1.user_id
            ,t1.user_agent
            ,t1.referer
            ,t2.ssl_ciphers
            ,t3.shop_province_name
            ,t3.shop_city_name
    FROM    <viewtable> t1
    LEFT OUTER JOIN (<other_viewtable>) t2
    ON t1.header_eagleeye_traceid = t2.eagleeye_traceid
    LEFT OUTER JOIN (  SELECT  shop_id
                                ,city_name AS shop_city_name
                                ,province_name AS shop_province_name
                        FROM    <tenanttable>
                        WHERE   ds = MAX_PT('<tenanttable>')
                        AND     is_valid = 1
                    ) t3
    ON t1.shopid = t3.shop_id

    • 注意事項。

      • 引用小表或子查詢時，需要引用別名。

      • MapJoin支持小表為子查詢。

      • 在MapJoin中可以使用不等值連接或or連接多個條件。您可以通過不寫on語句而通過mapjoin on 1 = 1的形式，實現笛卡爾乘積的計算。例如select /*+ mapjoin(a) */ a.id from shop a join table_name b on 1=1;，但此操作可能帶來數據量膨脹問題。

      • MapJoin中多個小表用半角逗號（,）分隔，例如/*+ mapjoin(a,b,c)*/。

      • MapJoin在Map階段會將指定表的數據全部加載在內存中，因此指定的表僅能為小表，且表被加載到內存后占用的總內存不得超過512 MB。由于MaxCompute是壓縮存儲，因此小表在被加載到內存后，數據大小會急劇膨脹。此處的512 MB是指加載到內存后的空間大小?？梢酝ㄟ^如下參數設置加大內存，最大為8192 MB。

        SET odps.sql.mapjoin.memory.max=2048;

    • MapJoin中Join操作的限制。

      • left outer join的左表必須是大表。

      • right outer join的右表必須是大表。

      • 不支持full outer join。

      • inner join的左表或右表均可以是大表。

      • MapJoin最多支持指定128張小表，否則報語法錯誤。

• 大表Join中表。

  • 數據傾斜示例。

    如下示例中t0為大表，t1為中表。

    SELECT  request_datetime
            ,host
            ,URI
            ,eagleeye_traceid
    FROM <viewtable>
        t0
    LEFT JOIN (
        SELECT
        traceid,
        eleme_uid,
        isLogin_is
        FROM <servicetable>
        WHERE ds = '${today}'
        AND     hh = '${hour}'
    ) t1 ON t0.eagleeye_traceid = t1.traceid
    WHERE   ds = '${today}'
    AND     hh = '${hour}'

  • 解決方案。

    使用DISTRIBUTED MAPJOIN語法解決數據傾斜，如下所示。

    SELECT  /*+distmapjoin(t1)*/
            request_datetime
            ,host
            ,URI
            ,eagleeye_traceid
    FROM <viewtable>
        t0
    LEFT JOIN (
        SELECT
        traceid,
        eleme_uid,
        isLogin_is
        FROM <servicetable>
        WHERE ds = '${today}'
        AND     hh = '${hour}'
    ) t1 ON t0.eagleeye_traceid = t1.traceid
    WHERE   ds = '${today}'
    AND     hh = '${hour}'

• Join熱值長尾。

  • 數據傾斜示例

    在下面這個表中，eleme_uid中存在很多熱點數據，容易發生數據傾斜。

    SELECT
    eleme_uid,
    ...
    FROM (
        SELECT
        eleme_uid,
        ...
        FROM <viewtable>
    )t1
    LEFT JOIN(
        SELECT
        eleme_uid,
        ...
        FROM <customertable>
    )  t2
    ON t1.eleme_uid = t2.eleme_uid;

  • 解決方案。

    可以通過如下四種方法來解決。

    序號	方案	說明
    方案一	手動切分熱值	將熱點值分析出來后，從主表中過濾出熱點值記錄，先進行MapJoin，再將剩余非熱點值記錄進行MergeJoin，最后合并兩部分的Join結果。
    方案二	設置SkewJoin參數	set odps.sql.skewjoin=true;。
    方案三	SkewJoin Hint	使用Hint提示：/*+ skewJoin(<table_name>[(<column1_name>[,<column2_name>,...])][((<value11>,<value12>)[,(<value21>,<value22>)...])]*/。SkewJoin Hint的方式相當于多了一次找傾斜Key的操作，會讓Query運行時間加長；如果用戶已經知道傾斜Key了，就可以通過設置SkewJoin參數的方式，能節省一些時間。
    方案四	倍數表取模相等Join	利用倍數表。

    • 手動切分熱值。

      將熱點值分析出來后，從主表中過濾出熱點值記錄，先進行MapJoin，再將剩余非熱點值記錄進行MergeJoin，最后合并兩部分的Join結果。具體可以參考如下代碼示例：

      SELECT
      /*+ MAPJOIN (t2) */
      eleme_uid,
      ...
      FROM (
          SELECT
          eleme_uid,
          ...
          FROM <viewtable>
          WHERE eleme_uid = <skewed_value>
      )t1
      LEFT JOIN(
          SELECT
          eleme_uid,
          ...
          FROM <customertable>
          WHERE eleme_uid = <skewed_value>
      )  t2
      ON t1.eleme_uid = t2.eleme_uid
      UNION ALL
      SELECT
      eleme_uid,
      ...
      FROM (
          SELECT
          eleme_uid,
          ...
          FROM <viewtable>
          WHERE eleme_uid != <skewed_value>
      )t3
      LEFT JOIN(
          SELECT
          eleme_uid,
          ...
          FROM <customertable>
          WHERE eleme_uid != <skewed_value>
      )  t4
      ON t3.eleme_uid = t4.eleme_uid

    • 設置SkewJoin參數。

      該方案是一種比較常規的使用方案，MaxCompute提供數據傾斜設置參數set odps.sql.skewjoin=true;開啟SkewJoin功能，但使用時如果只開啟SkewJoin，對于任務的運行并不會有任何影響，還必須設置odps.sql.skewinfo參數才會有效，odps.sql.skewinfo參數作用是設置Join優化具體信息，命令語法示例如下。

      SET odps.sql.skewjoin=true;
      SET odps.sql.skewinfo=skewed_src:(skewed_key)[("skewed_value")];  --skewed_src為流量表，skewed_value為熱點值

      使用示例如下：

      --針對單個字段單個傾斜數值
      SET odps.sql.skewinfo=src_skewjoin1:(key)[("0")];
      
      --針對單個字段多個傾斜數值
      SET odps.sql.skewinfo=src_skewjoin1:(key)[("0")("1")];

    • SkewJoin Hint。

      在SELECT語句中使用如下Hint提示：/*+ skewJoin(<table_name>[(<column1_name>[,<column2_name>,...])][((<value11>,<value12>)[,(<value21>,<value22>)...])]*/才會執行MapJoin，其中table_name為傾斜表名，column_name為傾斜列名，value為傾斜Key值。使用示例如下。

      --方法1：Hint表名（注意Hint的是表的別名）。
      SELECT /*+ skewjoin(a) */ * FROM T0 a JOIN T1 b ON a.c0 = b.c0 AND a.c1 = b.c1;
      
      --方法2：Hint表名和認為可能產生傾斜的列，例如表a的c0和c1列存在數據傾斜。
      SELECT /*+ skewjoin(a(c0, c1)) */ * FROM T0 a JOIN T1 b ON a.c0 = b.c0 AND a.c1 = b.c1 AND a.c2 = b.c2;
      
      --方法3：Hint表名和列，并提供發生傾斜的key值。如果是STRING類型，需要加上引號。例如(a.c0=1 and a.c1="2")和(a.c0=3 and a.c1="4")的值都存在數據傾斜。
      SELECT /*+ skewjoin(a(c0, c1)((1, "2"), (3, "4"))) */ * FROM T0 a JOIN T1 b ON a.c0 = b.c0 AND a.c1 = b.c1 AND a.c2 = b.c2;

      說明

      SkewJoin Hint方法直接指定值的處理效率比手動切分熱值方法和設置SkewJoin參數方法（不指定值）高。

      SkewJoin Hint支持的Join類型：

      • Inner Join可以對Join兩側表中的任意一側進行Hint。

      • Left Join、Semi Join和Anti Join只可以Hint左側表。

      • Right Join只可以Hint右側表。

      • Full Join不支持Skew Join Hint。

      建議只對一定會出現數據傾斜的Join添加Hint，因為Hint會運行一個Aggregate，存在一定代價。

      被Hint的Join的Left Side Join Key的類型需要與Right Side Join Key的類型一致，否則SkewJoin Hint不生效。例如上例中的a.c0與b.c0的類型需要一致，a.c1與b.c1的類型需要一致。您可以通過在子查詢中將Join Key進行Cast從而保持一致。示例如下：

      CREATE TABLE T0(c0 int, c1 int, c2 int, c3 int);
      CREATE TABLE T1(c0 string, c1 int, c2 int);
      
      --方法1：
      SELECT /*+ skewjoin(a) */ * FROM T0 a JOIN T1 b ON cast(a.c0 AS string) = cast(b.c0 AS string) AND a.c1 = b.c1;
      
      --方法2：
      SELECT /*+ skewjoin(b) */ * FROM (SELECT cast(a.c0 AS string) AS c00 FROM T0 a) b JOIN T1 c ON b.c00 = c.c0;

      加SkewJoin Hint后，優化器會運行一個Aggregate獲取前20的熱值。20是默認值，您可以通過set odps.optimizer.skew.join.topk.num = xx;進行設置。

      • SkewJoin Hint只支持對Join其中一側進行Hint。

      • 被Hint的Join一定要有left key = right key，不支持笛卡爾積Join。

      • MapJoin Hint的Join不能再添加SkewJoin Hint。

    • 倍數表取模相等Join。

      該方案和前三個方案的邏輯不同，不是分而治之的思路，而是利用一個倍數表，其值只有一列：int列，比如可以是從1到N（具體可根據傾斜程度確定），利用這個倍數表可以將用戶行為表放大N倍，然后Join時使用用戶ID和number兩個關聯鍵。這樣原先只按照用戶ID分發導致的數據傾斜就會由于加入了number關聯條件而減少為原先的1/N。但是這樣做也會導致數據膨脹N倍。

      SELECT
      eleme_uid,
      ...
      FROM (
          SELECT
          eleme_uid,
          ...
          FROM <viewtable>
      )t1
      LEFT JOIN(
          SELECT
          /*+mapjoin(<multipletable>)*/
          eleme_uid,
          number
          ...
          FROM <customertable>
          JOIN <multipletable>
      )  t2
      ON t1.eleme_uid = t2.eleme_uid
      AND mod(t1.<value_col>,10)+1 = t2.number;

      基于上面數據膨脹的情況，我們還可以將膨脹只局限作用于兩表中的熱點值記錄，其他非熱點值記錄不變。先找到熱點值記錄，然后分別處理流量表和用戶行為表，新增加一個eleme_uid_join列，如果用戶ID是熱點值，concat一個隨機分配正整數（0到預定義的倍數之間，比如0~1000），如果不是則保持原用戶ID不變。在兩表Join時使用eleme_uid_join列。這樣既起到了放大熱點值倍數減小傾斜程度的作用，又減少了對非熱點值無效的膨脹。不過可想而知的是這樣的邏輯會將原先的業務邏輯SQL改得面目全非，因此不建議使用。

一個帶GroupBy的偽代碼示例如下。

SELECT  shop_id
        ,sum(is_open) AS 營業天數
FROM    table_xxx_di
WHERE   dt BETWEEN '${bizdate_365}' AND '${bizdate}'
GROUP BY shop_id;

當發生數據傾斜時，可以通過如下三種方案解決：

• 方案一：設置Group By防傾斜的參數。

  SET odps.sql.groupby.skewindata=true;

• 方案二：添加隨機數。

  相對于方案一，此解決方案對SQL進行改寫，添加隨機數，把引起長尾的Key進行拆分是解決Group By長尾的一種比較好的方法。

  對于SQL：Select Key,Count(*) As Cnt From TableName Group By Key;不考慮Combiner，M節點會Shuffle到R節點上，然后R節點再做Count操作，對應的執行計劃是M->R。

  假定已經找到了引起長尾的key，對長尾的Key再做一次工作再分配，就變成：

  --假設長尾的Key已經找到是KEY001
  SELECT  a.Key
          ,SUM(a.Cnt) AS Cnt
  FROM(SELECT  Key
              ,COUNT(*) AS Cnt
              FROM    <TableName>
              GROUP BY Key
              ,CASE WHEN KEY = 'KEY001' THEN Hash(Random()) % 50
               ELSE 0
              END
          ) a
  GROUP BY a.Key;

  改完之后的執行計劃變成了M->R->R，雖然執行步驟變長了，但是長尾的Key經過了2個步驟的處理，整體的時間消耗可能反而有所減少。資源消耗與耗時效果方面跟方案一基本持平，但實際場景中引發長尾的Key不止一個，再考慮尋找長尾Key和SQL改寫的投入成本，方案一會更低一些。

• 創建滾存表。

  核心降本提效，我們的核心訴求是取過去一年的商戶數據，對于線上任務而言，每次都要讀取T-1至T-365的所有分區其實是對資源的很大浪費，創建滾存表可以減少分區的讀取但是又不影響過去一年的取數，示例如下。

  首次初始化365天的商戶營業數據（Group By匯總），標記數據更新日期，記為表a；后續線上任務切換為T-2日表a關聯table_xxx_di表再Group By，這樣每天讀取的數據從365減少到了2個，主鍵shopid的重復性極大降低，對資源的消耗也會減少。

  --創建滾存表
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS m_xxx_365_df
  (
    shop_id STRING COMMENT,
    last_update_ds COMMENT,
    365d_open_days COMMENT
  )
  PARTITIONED BY
  (
    ds STRING COMMENT '日期分區'
  )LIFECYCLE 7;
  --假定365d是 2021.5.1-2022.5.1，先完成一次初始化
  INSERT OVERWRITE TABLE m_xxx_365_df PARTITION(ds = '20220501')
    SELECT shop_id,
           max(ds) as last_update_ds,
           sum(is_open) AS 365d_open_days
    FROM table_xxx_di
    WHERE dt BETWEEN '20210501' AND '20220501'
    GROUP BY shop_id;
  --那么之后線上任務要執行的是
  INSERT OVERWRITE TABLE m_xxx_365_df PARTITION(ds = '${bizdate}')
    SELECT aa.shop_id, 
           aa.last_update_ds, 
           365d_open_days - COALESCE(is_open, 0) AS 365d_open_days --消除營業天數的無限滾存
    FROM (
      SELECT shop_id, 
             max(last_update_ds) AS last_update_ds, 
             sum(365d_open_days) AS 365d_open_days
      FROM (
        SELECT shop_id,
               ds AS last_update_ds,
               sum(is_open) AS 365d_open_days
        FROM table_xxx_di
        WHERE ds = '${bizdate}'
        GROUP BY shop_id
        UNION ALL
        SELECT shop_id,
               last_update_ds,
               365d_open_days
        FROM m_xxx_365_df
        WHERE dt = '${bizdate_2}' AND last_update_ds >= '${bizdate_365}'
        GROUP BY shop_id
      )
      GROUP BY shop_id
    ) AS aa
    LEFT JOIN (
      SELECT shop_id,
             is_open
      FROM table_xxx_di
      WHERE ds = '${bizdate_366}'
    ) AS bb
    ON aa.shop_id = bb.shop_id;
                              

假如一個表數據分布如下。

使用下面的語句就容易發生數據傾斜：

SELECT  ds
        ,COUNT(DISTINCT shop_id) AS cnt
FROM    demo_data0
GROUP BY ds;

解決方案如下：

• 方案一：參數設置調優。

  設置如下參數。

  SET odps.sql.groupby.skewindata=true;

• 方案二：通用兩階段聚合。

  若shop_id字段數據不均勻，則無法通過方案一優化，較通用的方式是在分區（partition）字段值中拼接隨機數。

  --方式1：拼接隨機數 CONCAT(ROUND(RAND(),1)*10,'_', ds) AS rand_ds
  SELECT  SPLIT_PART(rand_ds, '_',2) ds
          ,COUNT(*) id_cnt
    FROM (
          SELECT  rand_ds
                  ,shop_id
          FROM    demo_data0
          GROUP BY rand_ds,shop_id
          )
  GROUP BY SPLIT_PART(rand_ds, '_',2);
  
  --方式2：新增隨機數字段 ROUND(RAND(),1)*10 AS randint10
  SELECT  ds
          ,COUNT(*) id_cnt
  FROM    (SELECT  ds
                   ,randint10
                   ,shop_id
             FROM  demo_data0
          GROUP BY ds,randint10,shop_id
          )
  GROUP BY ds;

• 方案三：類似兩階段聚合。

  如果GroupBy與Distinct的字段數據都均勻，則可以采用如下方式優化，先GroupBy兩分組字段（ds和shop_id）再使用count(distinct)命令。

  SELECT  ds
          ,COUNT(*) AS cnt
  FROM(SELECT  ds
              ,shop_id
              FROM    demo_data0
              GROUP BY ds ,shop_id
      )
  GROUP BY ds;

Top10的示例如下。

SELECT  main_id
        ,type
FROM    (SELECT  main_id
                 ,type
                 ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY main_id ORDER BY type DESC ) rn
            FROM <data_demo2>
        ) A
WHERE   A.rn <= 10;

當發生數據傾斜時，可以通過以下幾種方式解決：

• 方案一：SQL寫法的兩階段聚合。

  為使Map階段中Partition各分組數據盡可能均勻，增加隨機列，將其作為Partition中一參數。

  SELECT  main_id
          ,type
    FROM  (SELECT  main_id
                   ,type
                   ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY main_id ORDER BY type DESC ) rn
              FROM (SELECT  main_id
                            ,type
                          FROM (SELECT  main_id
                                        ,type
                                        ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY main_id,src_pt ORDER BY type DESC ) rn
                                   FROM (SELECT  main_id
                                                 ,type
                                                 ,ceil(110 * rand()) % 11 AS src_pt
                                           FROM  data_demo2
                                        )
                                  ) B
                          WHERE   B.rn <= 10
                      )
          ) A
  WHERE   A.rn <= 10;
  --2.隨機數直接自定義
  SELECT  main_id
          ,type
    FROM  (SELECT  main_id
                   ,type
                   ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY main_id ORDER BY type DESC ) rn
              FROM (SELECT  main_id
                            ,type
                      FROM(SELECT  main_id
                                   ,type
                                   ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY main_id,src_pt ORDER BY type DESC ) rn
                             FROM  (SELECT  main_id
                                            ,type
                                            ,ceil(10 * rand()) AS src_pt
                                            FROM    data_demo2
                                    )
                                  ) B
                          WHERE B.rn <= 10
                      )
          ) A
  WHERE   A.rn <= 10;

• 方案二：UDAF寫法的兩階段聚合。

  SQL方式會有較多代碼，且可能不利于維護，此處將利用最小堆的隊列優先的通過UDAF的方式進行調優，即在iterate階段僅取TopN，merge階段則均僅對N個元素融合，過程如下。

  • iterate：將前K個元素進行push，K之后的元素通過不斷與最小頂比較交換堆中元素。

  • merge：將兩堆merge后，原地返回前K個元素。

  • terminate：數組形式返回堆。

  • SQL中將數組拆為各行。

  @annotate('* -> array<string>')
  class GetTopN(BaseUDAF):
      def new_buffer(self):
          return [[], None]
      def iterate(self, buffer, order_column_val, k):
          # heapq.heappush(buffer, order_column_val)
          # buffer = [heapq.nlargest(k, buffer), k]
          if not buffer[1]:
              buffer[1] = k
          if len(buffer[0]) < k:
              heapq.heappush(buffer[0], order_column_val)
          else:
              heapq.heappushpop(buffer[0], order_column_val)
      def merge(self, buffer, pbuffer):
          first_buffer, first_k = buffer
          second_buffer, second_k = pbuffer
          k = first_k or second_k
          merged_heap = first_buffer + second_buffer
          merged_heap.sort(reverse=True)
          merged_heap = merged_heap[0: k] if len(merged_heap) > k else merged_heap
          buffer[0] = merged_heap
          buffer[1] = k
      def terminate(self, buffer):
          return buffer[0]
  
  SET odps.sql.python.version=cp37;
  SELECT main_id,type_val FROM (
    SELECT  main_id ,get_topn(type, 10) AS type_array
    FROM data_demo2
    GROUP BY main_id
  )
  LATERAL VIEW EXPLODE(type_array)type_ar AS type_val;

動態分區是指在往分區表里插入數據時，可以在分區中指定一個分區列名，但不給出具體值，而是在Select子句中的對應列來提供分區值的一種語法。 因此在SQL運行之前，是不知道會產生哪些分區，只有在SQL語句運行結束后，才能夠根據分區列產生的值確定會產生哪些分區，詳情請參見插入或覆寫動態分區數據（DYNAMIC PARTITION）。SQL示例如下。

CREATE TABLE total_revenues (revenue bigint) partitioned BY (region string)；

INSERT overwrite TABLE total_revenues PARTITION(region)
SELECT total_price AS revenue,region
FROM sale_detail;

很多場景會建立動態分區的表，也容易發生數據傾斜。當發生數據傾斜時，可以通過下面的解決方案來解決。

• 方案一：參數配置優化。

  動態分區可以把符合不同條件的數據放到不同的分區，避免需要通過多次Insert OverWrite寫入到表中，特別是分區數比較多時，能夠很好的簡化代碼，但是動態分區也有可能會帶來小文件過多的困擾。

  • 數據傾斜示例。

    以如下最簡SQL為例。

    INSERT INTO TABLE part_test PARTITION(ds) SELECT * FROM  part_test;

    假設其有K個Map Instance，N個目標分區。

                                ds=1
    cfile1                      ds=2
    ...             X           ds=3
    cfilek                      ...
                                ds=n

    最極端的情況下，可能產生K*N個小文件，而過多的小文件會對文件系統造成巨大的管理壓力，因此MaxCompute對動態分區的處理是引入額外的一級Reduce Task， 把相同的目標分區交由同一個（或少量幾個） Reduce Instance來寫入， 避免小文件過多，并且這個Reduce肯定是最后一個Reduce Task操作。在MaxCompute中默認開啟此功能，也就是如下參數設置為True。

    SET odps.sql.reshuffle.dynamicpt=true;

    默認開啟該功能，解決了小文件過多的問題，不會因為單個Instance產生文件數過多而導致任務出錯，但也引入了新的問題：數據傾斜，并且額外引入一級Reduce操作也耗費計算資源，因此如何保持這兩者的平衡，需要認真權衡。

  • 解決方案。

    解決方案：對于開啟set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=true;這個參數引入額外一級的Reduce的初衷是為了解決小文件數過多的問題，那么如果目標分區數比較少、根本就不會存在小文件過多的困擾，這時候默認開啟該功能不僅浪費了計算資源，還降低了性能。相反，在此種情況下關閉此功能，即設置：set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false;反而能夠大幅提高性能，示例如下。

    INSERT overwrite TABLE ads_tb_cornucopia_pool_d PARTITION (ds, lv, tp)
    SELECT /*+ mapjoin(t2) */
        '20150503' AS ds,
        t1.lv AS lv,
        t1.type AS tp
    FROM
        (SELECT  ...
        FROM tbbi.ads_tb_cornucopia_user_d
        WHERE ds = '20150503'
        AND lv IN ('flat', '3rd')
        AND tp = 'T'
        AND pref_cat2_id > 0
        ) t1
    JOIN
        (SELECT ...
        FROM tbbi.ads_tb_cornucopia_auct_d
        WHERE ds = '20150503'
        AND tp = 'T'
        AND is_all = 'N'
        AND cat2_id > 0
        ) t2
    ON t1.pref_cat2_id = t2.cat2_id;

    對于上面一段代碼如果使用默認參數，整個任務的運行時長約為1小時30分鐘，其中最后一個Reduce的運行時長約為1小時20分鐘，占到總運行時長的90%左右。由于引入額外的一個Reduce以后，使得每個Reduce Instance的數據分布特別不均勻，導致了數據長尾。

  對于上述示例，我們通過統計歷史動態分區產生的個數發現，每天產生的動態分區個數都只有2個左右，因此完全可以設置set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false;。該任務的運行只需9分鐘就可以運行完成，因此在這種情況下設置這個參數為false反而能大幅度提高性能，節約計算時間和計算資源，并且邊際收益特別高，僅僅這是設置一個參數。

  其實不僅僅對于運行時長占用資源比較的大任務，對于普通的執行時長比較端消耗資源比較小的小任務，只要是用到了動態分區，并且動態分區的個數不多，都可以將該odps.sql.reshuffle.dynamicpt參數設置為false，并且都能夠節約資源，提高性能。

  滿足如下三個條件的節點，都是可以被優化的，不管節點任務的時間長短。

  • 使用了動態分區

  • 動態分區個數<=50

  • 沒有set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false;

  并且表根據最后一個Fuxi Instance的執行時長來判斷該節點是否需要設置該參數的迫切程度，通過diag_level字段來標識別，規則如下：

  • Last_Fuxi_Inst_Time大于30分鐘：Diag_Level=4（'嚴重'）。

  • Last_Fuxi_Inst_Time在20到30分鐘之間：Diag_Level=3 （'高'）。

  • Last_Fuxi_Inst_Time在10到20分鐘之間：Diag_Level=2 （'中'）。

  • Last_Fuxi_Inst_Time小于10分鐘：Diag_Level=1（'低'）。

• 方案二：裁剪優化。

  根據動態分區插數據時Map階段就存在的數據傾斜問題，可通過查找到存在記錄數較多的分區裁剪后單獨插入的方式解決?；诎咐龑嶋H情況可修改Map階段的參數配置，如下所示：

  SET odps.sql.mapper.split.size=128;
  INSERT OVERWRITE TABLE data_demo3 partition(ds,hh)
  SELECT  *
  FROM    dwd_alsc_ent_shop_info_hi;

  由結果知，全過程進行了全表掃描，進一步優化，可通過關閉系統引入的Reduce Job優化，過程如下：

  SET odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false ;
  INSERT OVERWRITE TABLE data_demo3 partition(ds,hh)
  SELECT *
  FROM dwd_alsc_ent_shop_info_hi;

  根據動態分區插數據時Map階段就存在的數據傾斜問題，可通過查找到存在記錄數較多的分區裁剪后單獨插入的方式解決，具體步驟如下。

  1. 使用如下命令示例查詢記錄數較多的特定分區。

     SELECT  ds
             ,hh
             ,COUNT(*) AS cnt
     FROM    dwd_alsc_ent_shop_info_hi
     GROUP BY ds
              ,hh
     ORDER BY cnt DESC;

     部分分區如下：

     ds	hh	cnt
     20200928	17	1052800
     20191017	17	1041234
     20210928	17	1034332
     20190328	17	1000321
     20210504	1	19
     20191003	20	18
     20200522	1	18
     20220504	1	18

  2. 使用如下命令示例過濾上述分區插入后，再單獨插入大記錄數分區數據。

     SET odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false ;
     INSERT OVERWRITE TABLE data_demo3 partition(ds,hh)
     SELECT  *
     FROM    dwd_alsc_ent_shop_info_hi
     WHERE   CONCAT(ds,hh) NOT IN ('2020092817','2019101717','2021092817','2019032817');
     
     set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=false ;
     INSERT OVERWRITE TABLE data_demo3 partition(ds,hh)
     SELECT  *
     FROM    dwd_alsc_ent_shop_info_hi
     WHERE   CONCAT(ds,hh) IN ('2020092817','2019101717','2021092817','2019032817');
     
     SELECT  ds
       ,hh,COUNT(*) AS cnt
      FROM dwd_alsc_ent_shop_info_hi
      GROUP BY ds,hh ORDER BY cnt desc;