在猪中分组时如何处理倾斜数据

Question

我正在执行一组操作，其中一个 reduce 任务运行非常长。下面是示例代码片段和问题描述，

inp =load 'input' using PigStorage('|') AS(f1,f2,f3,f4,f5);

grp_inp = GROUP inp BY (f1,f2) parallel 300;

由于数据存在偏差，即一个键的值太多，一个 reducer 运行 4 小时。其余所有 reduce 任务在 1 分钟左右完成。

我能做些什么来解决这个问题，有什么替代方法吗？任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

您可能需要检查几件事:-

1>过滤掉f1和f2均为NULL的记录（如果有的话）

2> 如果可能，尝试通过实现代数接口来使用 hadoop 组合器 :-

https://www.safaribooksonline.com/library/view/programming-pig/9781449317881/ch10s02.html

3> 使用自定义分区器使用另一个键在 reducer 中分发数据。

这是我用来在加入后对偏斜数据进行分区的示例代码（同样可以在分组后使用）:-

import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException;
import org.apache.pig.data.Tuple;
import org.apache.pig.impl.io.NullableTuple;
import org.apache.pig.impl.io.PigNullableWritable;

public class KeyPartitioner extends Partitioner<PigNullableWritable, Writable> {

/**
* Here key contains value of current key used for partitioning and Writable
* value conatins all fields from your tuple. I used my 5th field from tuple to do partitioning as I knew it has evenly distributed value.
**/
@Override
public int getPartition(PigNullableWritable key, Writable value, int numPartitions) {
    Tuple valueTuple = (Tuple) ((NullableTuple) value).getValueAsPigType();
    try {
        if (valueTuple.size() > 5) {
            Object hashObj = valueTuple.get(5);
            Integer keyHash = Integer.parseInt(hashObj.toString());
            int partitionNo = Math.abs(keyHash) % numPartitions;
            return partitionNo;
        } else {
            if (valueTuple.size() > 0) {
                return (Math.abs(valueTuple.get(1).hashCode())) % numPartitions;
            }
        }
    } catch (NumberFormatException | ExecException ex) {
        Logger.getLogger(KeyPartitioner.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    }
    return (Math.abs(key.hashCode())) % numPartitions;
}
}

在猪中分组时如何处理倾斜数据

how to handle skewed data while grouping in pig

hadoop

apache-pig