1、Hive 不同数据类型关联产生数据倾斜
情形：比如用户表中 user_id 字段为 int，log 表中 user_id 字段既有 string 类型也有 int 类型。当按照 user_id 进行两个表的 Join 操作时。
后果：处理此特殊值的 reduce 耗时；只有一个 reduce 任务
默认的 Hash 操作会按 int 型的 id 来进行分配，这样会导致所有 string 类型 id 的记录都分配
到一个 Reducer 中。
解决方式：把数字类型转换成字符串类型
select * from users a
left outer join logs b
on a.usr_id = cast(b.user_id as string)
总结:关联字段类型统一
2、key本身分布不均
可以在key上加随机数，或者增加reduceTask数量
开启数据倾斜时负载均衡
set hive.groupby.skewindata=true;
思想：就是先随机分发并处理，再按照 key group by 来分发处理。
操作：当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MRJob。
第一个 MRJob 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 GroupBy Key 有可能被分发到不同的Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；
第二个 MRJob 再根据预处理的数据结果按照 GroupBy Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的原始 GroupBy Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。
