中软国际数据治理专业服务解决方案实践

注意事项 Join数据倾斜问题 执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set

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选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“数据管理 > Hive”，进入Hive页面。 单击“新建Hive表”，进入New Hive Table页面。 配置Hive表参数，配置完成后，单击“确定”。 新建临时查询 在Hive页面，单击“新建临时查询”，进入Hive

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选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“数据管理 > Hive”，进入Hive页面。 单击“新建Hive表”，进入New Hive Table页面。 配置Hive表参数，配置完成后，单击“确定”。 新建临时查询 在Hive页面，单击“新建临时查询”，进入Hive

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by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce

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备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过 FusionInsight

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恢复Hive业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对Hive进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对Hive进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight

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注意事项 Join数据倾斜问题 执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set

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by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce

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ClickHouse表数据倾斜 告警解释 ClickHouse各节点之间，分布式表对应的本地表中，若存在数据倾斜，系统产生此告警。当检测到数据均衡时，告警自动清除。 数据倾斜检测方法： 当参数“min_table_check_data_bytes”值为“0”时，不启用数据倾斜检查。 当参数

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能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产

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从新建数据源进入创建数据源页面，选择要创建数据源所在的项目，源库类型选择数据Hive。 接入网络类型选公网。 在配置连接对话框，填写以下配置。 图1 接入Hive数据源参数 表1 参数说明 参数名称 是否必填 说明 源库类型 是 接入的数据源类型，本示例为Hive。更多数据源类型连接请参考表1。

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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在Hive数据源所在行的“操作”列下单击“编辑”，在页面内新增如下自定义配置： 表1 元数据超时参数 参数名称 默认值 描述 hive.metastore-timeout 10s 共部署Hive数据源加载元数据缓存最大超时时间，单位为秒或分钟

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接入HIVE数据源 概述 ROMA Connect支持把HIVE作为一个数据源，用于创建数据API。在使用HIVE数据源前，您需要先接入数据源。 数据集成中仅支持百万以内数据量。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下，在接入数据源前您需要有可用的集成应用，否则请提前创建集成应用。

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配置Hive数据连接 本章节指导用户在购买后，将现有集群的Hive元数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个 MRS 集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除。也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 不同集群间Hive元数据切换时，MRS当前

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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