Hive SQL 解决数据倾斜
数据过滤与拆分 ：如果发现某些极端值导致数据倾斜，可以考虑在数据预处理阶段将这些极端值的数据单独处理。例如，在处理订单数据时，如果有少数大客户的订单量占比极高，可以将这些大客户的数据单独提取出来，作为一个小数据集进行特殊处理，剩下的数据作为正常数据集进行处理。 对于数据量差异极大的类别，可以将其拆分成多个子类别，使得每个子类别的数据量相对均匀。比如，在处理商品销售数据时，将热门商品和冷门商品分别划分到不同的类别中进行后续处理。
Hive SQL 解决数据倾斜
数据过滤与拆分 ：如果发现某些极端值导致数据倾斜，可以考虑在数据预处理阶段将这些极端值的数据单独处理。例如，在处理订单数据时，如果有少数大客户的订单量占比极高，可以将这些大客户的数据单独提取出来，作为一个小数据集进行特殊处理，剩下的数据作为正常数据集进行处理。 对于数据量差异极大的类别，可以将其拆分成多个子类别，使得每个子类别的数据量相对均匀。比如，在处理商品销售数据时，将热门商品和冷门商品分别划分到不同的类别中进行后续处理。
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