加入数据集时，您可以选择告诉 Pig 键可能像下面的语句那样倾斜。
... JOIN data1 BY my-join-key USING ‘skewed’ ...
PIG 将获得 my-join-key 值的估计值，以查看是否有某些值的出现频率比其他值高得多。这样做会产生一些间接费用(10% 左右，但这取决于很多因素)。
这些信息在 map/reduce 作业中是如何准确使用的？如果存在偏差，那么 PIG 是否会尝试对键进行分区以在 reducer 之间更加平衡？
在这种情况下，PIG 会跨 mapper 任务复制较小的数据集，还是只使用更多的 reducer？
最佳答案
Skewed join does not place a restriction on the size of the input keys. It accomplishes this by splitting the left input on the join predicate and streaming the right input. The left input is sampled to create the histogram.
Skewed join can be used when the underlying data is sufficiently skewed and you need a finer control over the allocation of reducers to counteract the skew. It should also be used when the data associated with a given key is too large to fit in memory.
Pig 生成一个映射器，该映射器解析数据并观察键分布，并据此进行缩减器键分配。
Pig 没有尝试将较小的数据集复制到映射器(认为您在这里指的是 replicated join)。连接的右侧根据连接左侧的偏斜流式传输到缩减器拆分。
关于hadoop - Pig 将如何处理倾斜连接？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35775206/
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