在Hive中，数据倾斜是一个常见的问题，它指的是在数据处理过程中，由于数据分布不均匀导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，从而影响整个作业的执行效率。以下是发现Hive数据倾斜的方法：
使用EXPLAIN命令
- 执行EXPLAIN命令：通过执行
EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划。在输出中，可以关注任务的执行时间、输入数据量、输出数据量、Shuffle数据量和Reducer数量等信息。
- 分析执行计划：如果发现某个任务的执行时间明显长于其他任务，或者某个任务的输入/输出数据量远大于其他任务，这可能是数据倾斜的迹象。
分析任务日志和Counter信息
- 任务日志：检查任务日志可以提供更多关于数据倾斜的线索。例如，如果一个任务在Reduce阶段卡住，可能是因为处理的数据量过大。
- Counter信息：通过Hadoop的Counter工具，可以查看每个任务的详细统计信息，包括输入记录数、输出记录数等，这些信息有助于定位数据倾斜的来源。
监控集群资源使用情况
- 资源监控工具：使用集群资源监控工具（如Ambari、Ganglia、Cloudera Manager等）来实时监控集群的运行状态和资源使用情况。这些工具可以帮助发现哪些节点或任务负载异常，从而定位数据倾斜问题。
通过上述方法，可以有效地发现Hive中的数据倾斜问题，并采取相应的优化措施来提高查询性能。