Hive中的rand()函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数
在数据倾斜的情况下，rand()函数可能导致以下问题：
查询性能下降：由于数据倾斜，某些任务可能需要处理更多的数据，从而导致查询执行时间变长。
资源分配不均：数据倾斜可能导致某些任务占用过多的资源，而其他任务资源利用率较低。
为了解决数据倾斜问题，可以尝试以下方法：
重新分区：通过对数据进行重新分区，可以使数据分布更加均匀，从而减轻数据倾斜带来的问题。
使用Salting技术：通过在key上添加随机前缀，可以将数据分散到多个bucket中，从而减轻数据倾斜带来的问题。
自定义聚合函数：可以编写自定义的聚合函数，以处理数据倾斜带来的问题。
总之，在数据倾斜时，Hive中的rand()函数可能导致查询性能下降和资源分配不均等问题。为了解决这些问题，可以尝试重新分区、使用Salting技术或编写自定义聚合函数等方法。