Hive数据倾斜之：数据类型不一致导致的笛卡尔积

一、问题描述

如果两张表的jion，关联键分布较均匀，没有明显的热点问题，在执行的过程中出现了数据倾斜的情况，是什么原因

二、原因分析

数据倾斜通常会出现在关联操作或者聚合操作相关的位置，所以出现数据倾斜后，可以先排查一下是否出现了某个key的数量过多，对于上述的问题，排查之后发现并没有明显的热点key的问题。接下里就考虑是不是数据本身分布的原因，想想也不合理，最后查看了数据，发现关联键的长度很长，有19位，就开始怀疑是不是两张表的关联键类型不一致，导致了隐式转换，查询了数据类型，果真不一样，一个是bigint类型，一个是string类型

那么为什么类型不一致会出现隐式转换呢，把执行的sql的单独拿出来看下执行计划，发现了如下的一段神奇东东

在hive2.7中，当类型不一致时，会自动将关联键转换为double类型，而double类型对于过大值的存储是有精度存储的

所以问题定位了，因为存在精度损失，所以那么多的key虽然不一样，但是被当作了一样，然后被无情的join在了一起，如果有2个key，就join4次，4个key，就join16次，那可不就倾斜了吗。

三、精度损失

所谓精度损失，就是在表示过大数值的时候会存在一定的误差。而double类型能准确的表示15-17位的数值，超过则会存在精度损失。

之所以double能精确表示15-17位数据，因为double类型是使用64位（8字节）来表示的。这意味着double类型的精度有53位。其中，52位用于表示有效数字（尾数），1位用于表示符号位。另外，double类型还有11位用于表示指数部分。由于双精度浮点数采用了IEEE 754标准，它可以表示非常大或非常小的数值，并且具有相对较高的精度。然而，由于浮点数的特性，它们可能会存在舍入误差和精度损失的问题。

比如：数值：171555543206125977 和 171555543206125979，在hive中就是想等的

输入：
select cast(171555543206125977 as double) = cast(171555543206125979 as double)

输出：
true

在双精度浮点数（double）中，无法精确地存储整数值1715555432061259777。由于双精度浮点数使用64位（8字节）来表示，其中一部分用于表示有效数字（尾数），一部分用于表示指数部分，还有一位用于表示符号位。

双精度浮点数的尾数部分有52位，可以精确地表示15到17位的十进制数值。而整数值1715555432061259777有19位，超过了双精度浮点数的精度范围。

当我们尝试将整数值1715555432061259777存储为双精度浮点数时，可能会出现舍入误差或精度损失。双精度浮点数会尽可能地接近给定的数值，但无法保证完全精确。

四、问题解决

解铃还需系铃人，既然是因为类型不一致导致的隐式转换从而导致的精度存储，那么就避免类型不一致的问题，在使用关联时候要确保关联键的类型一致，或者切换Spark引擎，因为Spark中不会出现这种问题