绝大部分任务 都很快完成，只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至最终执行失败， 这样的现象为数据倾斜现象。
一定要和数据过量导致的现象区分开，数据过量的表现为所有任务都执行的很慢，这个 时候只有提高执行资源才可以优化 HQL 的执行效率。
综合来看，导致数据倾斜的原因在于按照 Key 分组以后，少量的任务负责绝大部分数据 的计算 ，也就是说产生数据倾斜的 HQL 中一定存在分组操作，那么从 HQL 的角度，我们可 以将数据倾斜分为单表携带了 GroupBy 字段的查询和两表（或者多表）Join 的查询。
1. 单表数据倾斜优化
1.1. 使用参数
当任务中存在 GroupBy 操作同时聚合函数为 count 或者 sum 可以设置参数来处理数据 倾斜问题。
是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
set hive.map.aggr = true;
在 Map 端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;
有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false）
set hive.groupby.skewindata = true;
当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
1.2. 增加 Reduce 数量（多个 Key 同时导致数据倾斜）
1）调整 reduce 个数方法一
（1）每个 Reduce 处理的数据量默认是 256MB
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 256000000
（2）每个任务最大的 reduce 数，默认为 1009
set hive.exec.reducers.max = 1009
（3）计算 reducer 数的公式
N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1)(参数 2 指的是上面的 1009，参数 1 值得是 256M)
2）调整 reduce 个数方法二
在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改
设置每个 job 的 Reduce 个数
set mapreduce.job.reduces = 15;
2. Join 数据倾斜优化
2.1. 使用参数
在编写 Join 查询语句时，如果确定是由于 join 出现的数据倾斜，那么请做如下设置：
# join 的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆，值根据具体数据量设置
set hive.skewjoin.key=100000;
# 如果是 join 过程出现倾斜应该设置为 true
set hive.optimize.skewjoin=false;
如果开启了，在 Join 过程中 Hive 会将计数超过阈值 hive.skewjoin.key（默认 100000）的 倾斜 key 对应的行临时写进文件中，然后再启动另一个 job 做 map join 生成结果。通过 hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks 参数还可以控制第二个 job 的 mapper 数量，默认 10000。
set hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks=10000;