hive tablesample怎样避免数据倾斜

在Hive中，数据倾斜是指查询执行过程中，部分任务处理的数据量远大于其他任务，导致整个查询执行时间过长。为了避免数据倾斜，可以采取以下几种方法：

1. 重新分区（Repartitioning）：在创建表时，可以使用PARTITIONED BY子句对表进行分区。这样，在执行查询时，Hive会自动根据分区键将数据分布到不同的节点上，从而避免数据倾斜。

CREATE TABLE example_table (
    id INT,
    name STRING
) PARTITIONED BY (partition_key STRING);

2. 使用Salting技术：Salting是在数据表中添加一个随机前缀，使得原本相同键值的数据分散到不同的分区中。这样可以避免在查询时出现数据倾斜。在插入数据时，可以使用CONCAT函数为分区键添加随机前缀。

INSERT INTO example_table PARTITION (partition_key)
SELECT CONCAT(RAND(), '-', id, '-', name) AS partition_key, id, name
FROM raw_data;

3. 使用Bucket Sort：Bucket Sort是一种将数据按照某个字段进行分桶的技术。在执行查询时，Hive会自动对每个桶进行排序，从而避免数据倾斜。在创建表时，可以使用CLUSTERED BY子句对表进行分桶。

CREATE TABLE example_table (
    id INT,
    name STRING
) CLUSTERED BY (id) INTO 10 BUCKETS;

4. 使用MapJoin：MapJoin是一种在Map阶段就完成JOIN操作的技术。这样可以避免在Reduce阶段出现数据倾斜。在执行查询时，可以使用MAPJOIN关键字来指定使用MapJoin。

SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.id, a.name
FROM table_a a
JOIN table_b b ON a.id = b.id;

5. 优化查询语句：在编写查询语句时，可以尝试将大表拆分成多个小表，或者使用子查询、临时表等技术来减少单次查询处理的数据量。

总之，避免数据倾斜需要从多个方面进行优化，包括表的创建、查询语句的编写以及查询执行过程中的参数设置等。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法来避免数据倾斜。