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MaxCompute过程中常见的数据倾斜场景以及对应的解决方案

news 2025/7/14 5:32:43

1. 数据倾斜的“罪状”：它为啥这么烦人？

数据倾斜，简单来说，就是任务在分布式计算时，某些节点的数据量或计算量远超其他节点，导致“拖后腿”。在MaxCompute上，这问题尤其突出，因为它的分布式架构对数据均衡性要求极高。想象一下，你在跑一个SQL作业，本来预计1小时搞定，结果一个节点忙得热火朝天，其他节点却在“摸鱼”，最终作业拖了4小时才跑完——这就是数据倾斜的“罪”。

1.1 倾斜的几种“罪行”表现

  • Key倾斜：某个key的数据量过大，比如订单表按用户ID分组时，某“超级用户”订单多得离谱，分配到同一个Reducer的计算量爆炸。

  • Join倾斜：两张表Join时，某些key的记录数不均，比如一张大表和一张小表Join，某个key在小表中有大量重复值。

  • Count Distinct倾斜：对高基数字段（如用户ID）做去重操作时，单个Reduce任务需要处理的数据量过大。

  • Window函数倾斜：窗口函数（如RANK、ROW_NUMBER）按某个字段分区时，某些分区数据量远超其他分区。

这些场景在MaxCompute上很常见，尤其在处理电商、金融、日志分析等业务时，稍不留神就会踩坑。接下来，我们逐一拆解这些场景，结合MaxCompute的SQL执行流程和源码逻辑，剖析问题根源，并给出解决方案。

1.2 为什么MaxCompute对倾斜这么敏感？

MaxCompute的执行引擎基于MapReduce模型，任务会被拆分成Map和Reduce阶段，数据通过Shuffle过程在节点间分发。如果某个key的数据量过大，Shuffle阶段会把这些数据集中到一个Reduce任务，导致单点瓶颈。更要命的是，MaxCompute的资源调度（Fuxi调度系统）会尝试动态调整，但面对极端倾斜，调度也无能为力。

关键点：MaxCompute的SQL任务会编译成DAG（有向无环图），由TaskScheduler和Worker类协同处理。数据倾斜本质上是DAG中某些节点（Task）的输入数据分布不均，导致Worker执行时间差异巨大。

2. 场景一：Key倾斜的“罪魁祸首”与解决方案

Key倾斜是最常见的数据倾斜类型，尤其在Group By操作中。假设你在分析一个电商平台的订单数据，SQL如下：

SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

表面看，这条SQL简单无害，但如果某个user_id（比如某大客户）有千万条订单记录，而其他用户只有几十条，问题就来了：负责处理这个user_id的Reduce任务会卡住，整个作业拖慢。

2.1 问题根源：Shuffle与Reduce的“单点灾难”

MaxCompute的SQL执行流程可以分解为以下步骤：

  1. SQL解析：OdpsSqlParser将SQL解析成逻辑计划（Logical Plan）。

  2. 优化：Optimizer（基于CBO的优化器）生成物理计划（Physical Plan），决定Map和Reduce任务的分配。

  3. 任务分发：TaskScheduler将任务分配到Worker节点，数据通过Shuffle分发到Reduce端。

  4. 执行：Worker类调用MapTask和ReduceTask，处理分片数据。

在Group By场景中，user_id作为分组键，数据会按user_id哈希分发到Reduce任务。如果某个user_id的数据量过大，某个ReduceTask的输入数据会远超其他任务，导致执行时间失衡。

源码探秘：

  • 在com.aliyun.odps.executor包中，ShuffleOperator负责数据分发。它会根据哈希函数（默认使用MurmurHash）将key映射到Reduce任务。源码片段如下：

    public class ShuffleOperator {public void shuffle(Record record, TaskContext context) {String key = record.getPartitionKey();int partition = hash(key) % numPartitions;context.writeToPartition(partition, record);}
}

    这里，hash(key)决定了数据去哪个Reduce任务。如果key分布不均，某些partition会收到过多数据。

  • ReduceTask的process方法会逐条处理输入数据：

    public class ReduceTask {public void process(RecordIterator iterator, TaskContext context) {while (iterator.hasNext()) {Record record = iterator.next();// 聚合操作aggregator.aggregate(record);}}
}

    如果某个ReduceTask收到千万条记录，而其他任务只有几百条，aggregator.aggregate的执行时间会大幅延长。

2.2 解决方案：化整为零，分散压力

要解决Key倾斜，核心思路是“化整为零”，把大key的数据分散到多个Reduce任务。以下是几种实用方法：

方法1：加盐（Salting）

在user_id后加一个随机后缀，分散数据。例如：

SELECT concat(user_id, '_', cast(rand() * 10 as int)) as salted_key, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY concat(user_id, '_', cast(rand() * 10 as int));

然后再做一次聚合：

SELECT substr(salted_key, 1, instr(salted_key, '_')-1) as user_id, SUM(order_count) as total_count
FROM salted_result
GROUP BY substr(salted_key, 1, instr(salted_key, '_')-1);

原理：rand() * 10生成0配件0-9的随机数，把大key的数据分散到10个Reduce任务，降低单个任务的压力。

源码影响：加盐后，ShuffleOperator的hash函数会基于salted_key，数据被均匀分配到多个ReduceTask，避免单点瓶颈。

方法2：动态分区（SkewJoin优化）

MaxCompute支持动态分区优化，可以自动检测倾斜并调整分区策略。开启方法：

SET odps.sql.skewjoin=true;
SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

源码探秘：动态分区由DynamicPartitioner类控制（位于com.aliyun.odps.optimizer包）。它会根据数据分布动态调整分区数，核心逻辑如下：

public class DynamicPartitioner {public int getPartition(Record record) {if (isSkewed(record.getKey())) {return redistribute(record); // 重新分配到新分区}return defaultPartition(record);}
}

当检测到某个key的数据量超过阈值时，redistribute会将数据分散到多个分区。

方法3：MapJoin优化

如果数据倾斜是因为Join操作导致，可以尝试将小表广播（MapJoin），避免Shuffle：

SET odps.sql.mapjoin=true;
SELECT /*+MAPJOIN(small_table)*/ a.user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders a
JOIN small_table b ON a.user_id = b.user_id
GROUP BY a.user_id;

原理：MapJoin将小表广播到所有Map任务，避免Reduce阶段的倾斜。

2.3 实战案例：电商订单分析

某电商平台有张订单表orders（10亿行），按user_id分组统计订单量，某user_id有5000万行数据，导致作业卡在Reduce阶段。使用加盐方法后，SQL改写如下：

SELECT concat(user_id, '_', cast(rand() * 100 as int)) as salted_key, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY concat(user_id, '_', cast(rand() * 100 as int));

结果：任务从4小时缩短到45分钟，Reduce任务的输入数据量均衡，最大分区数据量从5000万降到50万。

注意：加盐的随机数范围（如100）需要根据数据量调整，过小会导致分散不足，过大会增加第二次聚合的成本。

3. 场景二：Join倾斜的“连环杀手”

Join操作是数据倾斜的另一大“雷区”。假设有两张表：orders（大表，10亿行）和user_info（小表，1000万行），SQL如下：

SELECT a.user_id, a.order_amount, b.user_name
FROM orders a
JOIN user_info b ON a.user_id = b.user_id;

如果user_info中某个user_id有大量重复值（比如某测试账号），Join后数据会集中到某个Reduce任务，导致倾斜。

3.1 问题根源：Join的Shuffle机制

Join操作会触发HashJoinOperator，其逻辑如下：

public class HashJoinOperator {public void join(Record left, Record right, TaskContext context) {String joinKey = left.getJoinKey();int partition = hash(joinKey) % numPartitions;context.writeJoinedRecord(partition, left, right);}
}

如果joinKey（如user_id）分布不均，某些partition的数据量会激增，导致ReduceTask超载。

3.2 解决方案：广播与分桶

方法1：MapJoin

如果user_info表较小（<100MB），可以启用MapJoin：

SET odps.sql.mapjoin=true;
SELECT /*+MAPJOIN(user_info)*/ a.user_id, a.order_amount, b.user_name
FROM orders a
JOIN user_info b ON a.user_id = b.user_id;

原理：MapJoinOperator将小表加载到每个Map任务的内存中，源码如下：

public class MapJoinOperator {private HashMap<String, Record> smallTable;public void loadSmallTable(Table table) {smallTable = new HashMap<>();for (Record r : table) {smallTable.put(r.getJoinKey(), r);}}public void join(Record largeRecord, TaskContext context) {Record smallRecord = smallTable.get(largeRecord.getJoinKey());if (smallRecord != null) {context.emit(mergeRecords(largeRecord, smallRecord));}}
}

这避免了Shuffle阶段的倾斜问题。

方法2：分桶Join（Bucket Join）

如果两表都很大，可以使用分桶表。创建分桶表：

CREATE TABLE orders_bucketed
(user_id STRING, order_amount DOUBLE)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 100 BUCKETS;CREATE TABLE user_info_bucketed
(user_id STRING, user_name STRING)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 100 BUCKETS;

然后执行Join：

SELECT a.user_id, a.order_amount, b.user_name
FROM orders_bucketed a
JOIN user_info_bucketed b ON a.user_id = b.user_id;

原理：分桶表按user_id预分区，BucketJoinOperator确保Join操作在相同桶内进行，源码如下：

public class BucketJoinOperator {public void join(Table bucket1, Table bucket2, TaskContext context) {for (int i = 0; i < numBuckets; i++) {RecordIterator iter1 = bucket1.getBucket(i);RecordIterator iter2 = bucket2.getBucket(i);while (iter1.hasNext() && iter2.hasNext()) {// Join逻辑}}}
}

分桶后，数据均匀分布，减少了Shuffle压力。

3.3 实战案例：用户画像Join

某业务场景需要将orders表（10亿行）和user_info表（5000万行）Join，发现某个user_id在user_info中有100万条记录，导致任务卡住。改用分桶表后，SQL如下：

CREATE TABLE orders_bucketed
CLUSTERED BY (user_id) INTO 256 BUCKETS
AS SELECT * FROM orders;SELECT a.user_id, a.order_amount, b.user_name
FROM orders_bucketed a
JOIN user_info_bucketed b ON a.user_id = b.user_id;

结果：Join时间从3小时降到30分钟，Reduce任务数据量均衡。

4. 场景三：Count Distinct的“隐形杀手”

Count Distinct操作在高基数字段上常导致倾斜。比如：

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM orders;

如果user_id的基数很大（比如亿级别），去重操作会将大量数据集中到少数Reduce任务。

4.1 问题根源：去重操作的集中化

CountDistinctOperator会将所有数据按key哈希到Reduce任务：

public class CountDistinctOperator {private HashSet<String> uniqueKeys = new HashSet<>();public void process(Record record, TaskContext context) {String key = record.get(0).toString();uniqueKeys.add(key);}public void output(TaskContext context) {context.emit(new Record(uniqueKeys.size()));}
}

如果key的基数高，HashSet的内存占用会激增，严重时导致OOM（内存溢出）。

4.2 解决方案：两阶段去重

将Count Distinct拆分为两步：

  1. 先按分区去重：

SELECT user_id
FROM orders
GROUP BY user_id;

  1. 再统计总数：

SELECT COUNT(*) as unique_users
FROM unique_users;

原理：第一步的Group By将数据分散到多个Reduce任务，第二步的Count操作数据量小得多，性能大幅提升。

源码影响：GroupByOperator在第一步分散数据，CountOperator在第二步处理少量数据，避免单点瓶颈。

4.3 实战案例：日志数据去重

某日志表logs（20亿行）需要统计独立user_id数量，原始SQL耗时5小时。改用两阶段去重后：

CREATE TABLE unique_users AS
SELECT user_id
FROM logs
GROUP BY user_id;SELECT COUNT(*) as unique_users
FROM unique_users;

结果：总耗时降到1小时，Reduce任务的输入数据量从亿级降到百万级。

5. 场景四：窗口函数的“暗藏杀机”

窗口函数（Window Function）在MaxCompute上是个“双刃剑”：用得好，分析效率飞起；用不好，数据倾斜就能让你怀疑人生。假设你在分析用户行为日志，想计算每个用户的订单排名，SQL可能是这样：

SELECT user_id, order_id, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) as rank
FROM orders;

这看起来挺优雅，但如果某些user_id的订单量特别大（比如某大客户有上百万条订单），窗口函数的PARTITION BY会导致数据集中到某个节点，任务直接“趴窝”。

5.1 问题根源：分区数据的集中化

窗口函数的执行依赖WindowOperator，它会按PARTITION BY的字段（这里是user_id）将数据分到同一个节点处理。源码里，WindowOperator的逻辑大致如下：

public class WindowOperator {private Map<String, List<Record>> partitions = new HashMap<>();public void process(Record record, TaskContext context) {String partitionKey = record.getPartitionKey();partitions.computeIfAbsent(partitionKey, k -> new ArrayList<>()).add(record);}public void computeWindows(TaskContext context) {for (List<Record> partition : partitions.values()) {// 按ORDER BY排序并计算RANKCollections.sort(partition, orderComparator);for (int i = 0; i < partition.size(); i++) {Record r = partition.get(i);r.setWindowValue(computeRank(i, partition));context.emit(r);}}}
}

问题出在哪？ 如果某个partitionKey（如user_id）的数据量过大，partitions的ArrayList会占用大量内存，排序操作（Collections.sort）也会耗费大量CPU时间。更糟的是，MaxCompute的Worker节点内存有限，极端情况下可能触发OOM（内存溢出）。

5.2 解决方案：分而治之与优化分区

方法1：预聚合+分桶

窗口函数的倾斜问题本质上是分区数据量不均，所以可以先通过预聚合减少数据量。比如，先按user_id和order_time分组，减少重复数据：

CREATE TABLE orders_preagg AS
SELECT user_id, order_id, MAX(order_time) as order_time
FROM orders
GROUP BY user_id, order_id;SELECT user_id, order_id,RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) as rank
FROM orders_preagg;

效果：预聚合减少了每个user_id的分区数据量，WindowOperator的partitions内存占用大幅降低，排序性能提升。

方法2：分桶表优化

如果数据量依然很大，可以用分桶表进一步分散数据：

CREATE TABLE orders_bucketed
(user_id STRING, order_id STRING, order_time STRING)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 256 BUCKETS;INSERT INTO orders_bucketed
SELECT user_id, order_id, order_time
FROM orders;SELECT user_id, order_id,RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) as rank
FROM orders_bucketed;

源码影响：分桶表让WindowOperator的输入数据按桶预分区，TaskScheduler会将每个桶分配到不同节点，降低单节点压力。核心逻辑在BucketedTableReader：

public class BucketedTableReader {public RecordIterator readBucket(int bucketId) {// 读取指定桶的数据return storage.getBucketIterator(bucketId);}
}
方法3：启用Skew优化

MaxCompute提供了odps.sql.window.skew.optimize参数，专门针对窗口函数的倾斜：

SET odps.sql.window.skew.optimize=true;
SELECT user_id, order_id,RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) as rank
FROM orders;

源码探秘：这个参数会激活SkewWindowOptimizer，它会在优化阶段检测大分区并动态拆分：

public class SkewWindowOptimizer {public void optimize(LogicalPlan plan) {for (WindowNode node : plan.getWindowNodes()) {if (detectSkew(node)) {node.setPartitionStrategy(new DynamicPartitionStrategy());}}}
}

DynamicPartitionStrategy会将大分区的数据重新分配到多个节点，类似Key倾斜的动态分区逻辑。

5.3 实战案例：用户行为排名

某业务需要分析orders表（5亿行），计算每个用户的订单排名，某user_id有200万条记录，导致任务运行4小时仍未完成。改用预聚合+分桶后：

CREATE TABLE orders_preagg_bucketed
(user_id STRING, order_id STRING, order_time STRING)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 128 BUCKETS
AS SELECT user_id, order_id, MAX(order_time) as order_time
FROM orders
GROUP BY user_id, order_id;SELECT user_id, order_id,RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) as rank
FROM orders_preagg_bucketed;

结果：任务耗时从4小时降到40分钟，单节点最大分区数据量从200万降到20万，内存占用大幅减少。

6. 场景五：动态分区的“隐形陷阱”

动态分区表在MaxCompute上很常见，比如按日期分区存储日志数据：

CREATE TABLE logs_partitioned
(user_id STRING, event STRING, event_time STRING)
PARTITIONED BY (dt STRING);INSERT INTO logs_partitioned PARTITION (dt)
SELECT user_id, event, event_time, date_format(event_time, 'yyyy-MM-dd') as dt
FROM logs;

如果某个分区（比如某天的dt）数据量特别大（比如“双11”促销日），插入操作会导致数据倾斜，任务卡在Write阶段。

6.1 问题根源：Write阶段的单点瓶颈

动态分区插入由DynamicPartitionWriter控制，源码如下：

public class DynamicPartitionWriter {private Map<String, RecordWriter> writers = new HashMap<>();public void write(Record record, TaskContext context) {String partitionValue = record.getPartitionValue();RecordWriter writer = writers.computeIfAbsent(partitionValue, k -> createWriter(k));writer.write(record);}
}

如果某个partitionValue（如dt='2025-11-11'）的数据量过大，RecordWriter的写操作会集中在单节点，导致磁盘IO和网络传输瓶颈。

6.2 解决方案：分区裁剪与分层分区

方法1：分区裁剪

在查询时，尽量指定分区，避免扫描大分区：

SELECT user_id, event
FROM logs_partitioned
WHERE dt = '2025-11-11';

源码影响：PartitionPruner会在优化阶段裁剪无关分区，减少数据扫描量：

public class PartitionPruner {public void prune(LogicalPlan plan) {for (TableScanNode node : plan.getScanNodes()) {node.setPartitions(filterRelevantPartitions(node));}}
}
方法2：分层分区

将分区字段细化，比如按dt和hour双层分区：

CREATE TABLE logs_layered
(user_id STRING, event STRING, event_time STRING)
PARTITIONED BY (dt STRING, hour STRING);INSERT INTO logs_layered PARTITION (dt, hour)
SELECT user_id, event, event_time,date_format(event_time, 'yyyy-MM-dd') as dt,date_format(event_time, 'HH') as hour
FROM logs;

效果：将大分区拆成更小的分区（如dt='2025-11-11',hour='12'），数据分布更均匀，DynamicPartitionWriter的写操作分散到多节点。

方法3：限制分区数据量

MaxCompute支持设置最大分区数据量：

SET odps.sql.partition.max.records=1000000;
INSERT INTO logs_partitioned PARTITION (dt)
SELECT user_id, event, event_time, date_format(event_time, 'yyyy-MM-dd') as dt
FROM logs;

源码探秘：PartitionSizeLimiter会在写入时检查分区大小，超过阈值会报错，强制用户优化分区策略：

public class PartitionSizeLimiter {public void check(RecordWriter writer) {if (writer.getRecordCount() > maxRecords) {throw new PartitionSizeExceedException();}}
}

6.3 实战案例：双11日志处理

某logs表（50亿行）按天分区，dt='2025-11-11'有10亿行数据，插入任务卡死。改用双层分区后：

CREATE TABLE logs_layered
PARTITIONED BY (dt STRING, hour STRING)
AS SELECT user_id, event, event_time,date_format(event_time, 'yyyy-MM-dd') as dt,date_format(event_time, 'HH') as hour
FROM logs;

结果：插入耗时从6小时降到1.5小时，单分区数据量从10亿降到5000万，任务稳定性显著提升。

7. 场景六：UDF的“性能黑洞”

用户自定义函数（UDF）在MaxCompute上很灵活，但如果UDF处理的数据分布不均，也会引发倾斜。比如，某个UDF对特定输入数据处理时间特别长：

SELECT user_id, my_udf(event_data) as processed_data
FROM logs;

假设igliano

如果event_data中某些记录特别复杂，UDF的处理时间会失衡，导致任务卡在Map阶段。

7.1 问题根源：UDF的不均衡计算

UDF由UdfExecutor执行，源码如下：

public class UdfExecutor {public void execute(Record record, Udf udf, TaskContext context) {Object result = udf.run(record.getInput());record.setOutput(result);context.emit(record);}
}

如果my_udf对某些event_data的处理时间远超其他数据（比如JSON解析大对象），UdfExecutor的执行时间会不均衡。

7.2 解决方案：分片与优化UDF

方法1：数据分片

将数据按某个字段（比如user_id）分片，分散UDF的计算压力：

SELECT user_id, my_udf(event_data) as processed_data
FROM logs
DISTRIBUTE BY user_id;

原理：DISTRIBUTE BY将数据按user_id哈希分到不同Map任务，分散计算量。

方法2：UDF性能优化

优化UDF代码，减少复杂逻辑。比如，my_udf如果是JSON解析，可以用更高效的库（如Jackson）：

public class MyUdf extends Udf {private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();public Object run(Object input) {try {return mapper.readTree((String) input).get("key").asText();} catch (Exception e) {return null;}}
}

效果：优化后的UDF处理时间更均衡，Map任务性能提升。

方法3：启用并行UDF

MaxCompute支持并行UDF执行：

SET odps.sql.udf.parallel=true;
SELECT user_id, my_udf(event_data) as processed_data
FROM logs;

源码影响：UdfParallelExecutor会将UDF任务分配到多个线程，降低单点压力：

public class UdfParallelExecutor {private ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(8);public void execute(Record record, Udf udf, TaskContext context) {threadPool.submit(() -> {Object result = udf.run(record.getInput());context.emit(new Record(result));});}
}

7.3 实战案例：日志解析

某logs表（10亿行）用UDF解析JSON格式的event_data，某些记录的JSON对象过大，导致Map任务耗时不均。改用分片和优化UDF后：

SET odps.sql.udf.parallel=true;
SELECT user_id, optimized_udf(event_data) as processed_data
FROM logs
DISTRIBUTE BY user_id;

结果：任务耗时从3小时降到50分钟，UDF处理时间更均衡。

8. 场景七：多表Join的“连锁反应”

多表Join是数据倾斜的“重灾区”，尤其在复杂业务场景中，比如分析电商平台的订单、用户信息和商品信息的关联关系。假设有三张表：orders（10亿行）、user_info（5000万行）、product_info（1000万行），SQL如下：

SELECT a.user_id, a.order_amount, b.user_name, c.product_name
FROM orders a
JOIN user_info b ON a.user_id = b.user_id
JOIN product_info c ON a.product_id = c.product_id;

如果user_id或product_id分布不均（比如某热门商品的product_id有亿级订单），Join操作会引发“连锁反应”，导致Reduce阶段严重倾斜。

8.1 问题根源：多阶段Shuffle的叠加效应

多表Join会触发多次Shuffle，每次Join都可能放大倾斜。MaxCompute的MultiJoinOperator负责多表Join，源码大致如下：

public class MultiJoinOperator {private Map<String, List<Record>> joinBuffers = new HashMap<>();public void process(Record record, int tableIndex, TaskContext context) {String joinKey = record.getJoinKey(tableIndex);joinBuffers.computeIfAbsent(joinKey, k -> new ArrayList<>()).add(record);}public void performJoin(TaskContext context) {for (String key : joinBuffers.keySet()) {List<Record> leftRecords = joinBuffers.get(key);for (Record left : leftRecords) {for (Record right : fetchRightRecords(key)) {Record joined = mergeRecords(left, right);context.emit(joined);}}}}
}

问题出在哪？ 每次Join的joinKey（如user_id或product_id）如果分布不均，joinBuffers的某些key会积累大量数据，导致内存溢出或处理时间过长。更糟的是，多次Join会放大倾斜效应，MultiJoinOperator的performJoin方法会成为性能瓶颈。

8.2 解决方案：分步Join与优化调度

方法1：分步Join

将多表Join拆分成多个两表Join，减少单次Shuffle的压力：

CREATE TABLE temp_join AS
SELECT a.user_id, a.order_amount, a.product_id, b.user_name
FROM orders a
JOIN user_info b ON a.user_id = b.user_id;SELECT t.user_id, t.order_amount, t.user_name, c.product_name
FROM temp_join t
JOIN product_info c ON t.product_id = c.product_id;

原理：分步Join让每次Shuffle的数据量更可控，MultiJoinOperator的joinBuffers内存占用降低。

方法2：MapJoin优先

如果某张表较小（如product_info），优先使用MapJoin：

SET odps.sql.mapjoin=true;
SELECT /*+MAPJOIN(product_info)*/ a.user_id, a.order_amount, b.user_name, c.product_name
FROM orders a
JOIN user_info b ON a.user_id = b.user_id
JOIN product_info c ON a.product_id = c.product_id;

源码影响：MapJoinOperator将小表广播到所有Map节点，源码如下：

public class MapJoinOperator {private HashMap<String, Record> smallTable;public void loadSmallTable(Table table) {smallTable = new HashMap<>();for (Record r : table) {smallTable.put(r.getJoinKey(), r);}}public void join(Record largeRecord, TaskContext context) {Record smallRecord = smallTable.get(largeRecord.getJoinKey());if (smallRecord != null) {context.emit(mergeRecords(largeRecord, smallRecord));}}
}

这避免了product_id的Shuffle，减少倾斜风险。

方法3：分桶+SkewJoin

如果所有表都很大，结合分桶表和SkewJoin优化：

SET odps.sql.skewjoin=true;
CREATE TABLE orders_bucketed
(user_id STRING, order_amount DOUBLE, product_id STRING)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 256 BUCKETS;CREATE TABLE user_info_bucketed
(user_id STRING, user_name STRING)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 256 BUCKETS;CREATE TABLE product_info_bucketed
(product_id STRING, product_name STRING)
CLUSTERED BY (product_id) INTO 256 BUCKETS;SELECT a.user_id, a.order_amount, b.user_name, c.product_name
FROM orders_bucketed a
JOIN user_info_bucketed b ON a.user_id = b.user_id
JOIN product_info_bucketed c ON a.product_id = c.product_id;

源码探秘：SkewJoinOptimizer会在优化阶段检测倾斜的joinKey，并动态调整分区：

public class SkewJoinOptimizer {public void optimize(LogicalPlan plan) {for (JoinNode node : plan.getJoinNodes()) {if (detectSkew(node)) {node.setPartitionStrategy(new SkewAwarePartitionStrategy());}}}
}

SkewAwarePartitionStrategy会将大joinKey的数据分散到多个Reduce任务，降低单点压力。

8.3 实战案例：电商三表关联

某业务场景需要Joinorders、user_info和product_info，发现某product_id（热门商品）有1亿条订单，导致任务卡死。改用分步Join和分桶后：

CREATE TABLE temp_join_bucketed
CLUSTERED BY (product_id) INTO 128 BUCKETS
AS SELECT a.user_id, a.order_amount, a.product_id, b.user_name
FROM orders_bucketed a
JOIN user_info_bucketed b ON a.user_id = b.user_id;SET odps.sql.mapjoin=true;
SELECT /*+MAPJOIN(product_info_bucketed)*/ t.user_id, t.order_amount, t.user_name, c.product_name
FROM temp_join_bucketed t
JOIN product_info_bucketed c ON t.product_id = c.product_id;

结果：任务耗时从5小时降到1小时，单节点最大数据量从1亿降到1000万，性能提升显著。

9. 场景八：嵌套查询的“隐形炸弹”

嵌套查询（子查询）在MaxCompute上很常见，但如果子查询结果分布不均，会引发倾斜。比如：

SELECT user_id, order_amount
FROM (SELECT user_id, SUM(order_amount) as order_amountFROM ordersGROUP BY user_id
) t
WHERE order_amount > 1000;

如果子查询的user_id分布不均，GROUP BY会导致倾斜，外层查询的过滤操作也可能加剧问题。

9.1 问题根源：子查询的放大效应

子查询由SubqueryOperator处理，源码如下：

public class SubqueryOperator {private Table subqueryResult;public void processSubquery(LogicalPlan subqueryPlan, TaskContext context) {subqueryResult = executePlan(subqueryPlan);}public void process(Record record, TaskContext context) {if (subqueryResult.contains(record.getKey())) {context.emit(record);}}
}

如果子查询的GROUP BY产生倾斜（比如某user_id有千万条记录），subqueryResult的存储和匹配会集中在少数节点，导致性能瓶颈。

9.2 解决方案：展平查询与预聚合

方法1：展平子查询

尽量将子查询展平，减少中间结果的生成：

SELECT user_id, SUM(order_amount) as order_amount
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING SUM(order_amount) > 1000;

效果：HAVING直接在GROUP BY后过滤，减少中间结果的Shuffle。

方法2：预聚合

如果数据量太大，先进行预聚合：

CREATE TABLE orders_preagg AS
SELECT user_id, SUM(order_amount) as order_amount
FROM orders
GROUP BY user_id;SELECT user_id, order_amount
FROM orders_preagg
WHERE order_amount > 1000;

源码影响：预聚合让GroupByOperator先分散数据，FilterOperator再处理小规模数据：

public class FilterOperator {public void process(Record record, TaskContext context) {if (predicate.evaluate(record)) {context.emit(record);}}
}
方法3：启用CBO优化

MaxCompute的成本优化器（CBO）可以自动重写查询计划，减少倾斜：

SET odps.sql.cbo.enabled=true;
SELECT user_id, order_amount
FROM (SELECT user_id, SUM(order_amount) as order_amountFROM ordersGROUP BY user_id
) t
WHERE order_amount > 1000;

源码探秘：CostBasedOptimizer会重写LogicalPlan，将子查询展平或调整Join顺序：

public class CostBasedOptimizer {public LogicalPlan optimize(LogicalPlan plan) {if (isSubqueryHeavy(plan)) {return flattenSubquery(plan);}return plan;}
}

9.3 实战案例：高价值用户筛选

某业务需要筛选订单总额大于1000元的用户，原始嵌套查询耗时3小时。改用展平和CBO优化后：

SET odps.sql.cbo.enabled=true;
SELECT user_id, SUM(order_amount) as order_amount
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING SUM(order_amount) > 1000;

结果：耗时从3小时降到30分钟，Reduce任务的数据分布更均匀。

10. 高级技巧：自定义调度与资源优化

面对复杂倾斜场景，SQL优化可能不够，需深入MaxCompute的资源调度层。MaxCompute的调度由FuxiScheduler控制，源码如下：

public class FuxiScheduler {public void schedule(Task task, ClusterResources resources) {int partitionCount = estimatePartitionCount(task);List<Worker> workers = resources.allocate(partitionCount);for (int i = 0; i < partitionCount; i++) {workers.get(i).assignTask(task.getPartition(i));}}
}

如果检测到倾斜，estimatePartitionCount可能低估分区数，导致资源分配不均。

10.1 自定义分区数

手动设置分区数，增加并行度：

SET odps.sql.reduce.tasks=1000;
SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

效果：增加Reduce任务数，分散大key的数据。

10.2 动态资源调整

启用动态资源分配：

SET odps.sql.dynamic.partition=true;
SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

源码影响：DynamicResourceAllocator会根据任务负载动态调整资源：

public class DynamicResourceAllocator {public void adjustResources(Task task, ClusterResources resources) {if (task.getLoad() > threshold) {resources.addWorkers(task, calculateExtraWorkers(task));}}
}

10.3 实战案例：超大表分组

某orders表（20亿行）按user_id分组，原始任务耗时6小时。设置odps.sql.reduce.tasks=2000后：

SET odps.sql.reduce.tasks=2000;
SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

结果：耗时降到1.5小时，单节点最大数据量从亿级降到500万。

http://www.dtcms.com/a/276894.html

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