Hive-hive.groupby.skewindata配置相关问题调研

使用Hive的过程中，我们习惯性用set hive.groupby.skewindata=true来避免因数据倾斜造成的计算效率问题，但是每个设置都是把双刃剑，最近调研了下相关问题，现总结如下：
从下表可以看出，skewindata配置真正发生作用，只会在以下三种情况下，能够将1个job转化为2个job： 

select count distinct ... from ...

select a,count(*) from ... group by a

select count(*),count(distinct ...) from

其中，该设置下会出现的错误的是：

select a,count(*),count(distinct...) from ... group by a

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解决方案，需要将语句修改为：

select a,sum(1),count(distinct ...) from ... group by a

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不同语句在是否进行该设置下的执行对比

语句		Set hive.groupby.skewindata=true		Set hive.groupby.skewindata=false
	job数	Groupby mode	job数	Groupby mode
count	1	final	1	mergepartitial
count distinct	2	partitials+final	1	mergepartitial
count * … group by	2	partitials+final	1	mergepartitial
count distinct … group by	1	complete	1	mergepartitial
count *,count distinct	2	partitials+final	1	mergepartitial
count *,count distinct … group by	1	complete	1	mergepartitial
sum(1),count distinct … group by	1	complete	1	mergepartitial

为了方便解释以上逻辑，现将UDAF相关mode解释如下：

UDAF MODE	说明
complete	iterate,terminate(从原始数据直接到最终汇聚结果)
partitial1	iterate,terminatePartitial(从原始数据直接到部分汇聚结果)
partitial2	merge,terminate(从部分汇聚直接到最终汇聚结果)
final	iterate,terminate(从原始数据直接到最终汇聚结果)

- Group by过程中设置MODE是在UDAF的mode基础上做了一层封装，具体如下：

Groupby mode	说明
complete	同UDAF的complete
partitial1	同UDAF的partitial1
partitial2	同UDAF的partitial2
partitials	non-distinct: partitial1; distinct:partitial2
final	同UDAF的final
mergepartitial	non-distinct:final; distinct:complete

由以上两张表可看出，hive.groupby.skewindata就是根据distinct/non-distinct的选择，直接将mode从mergepartitial设置成对应的确定形式，但是当distinct和non-distinct同时存在时，选择就会出问题。
TODO: 
虽然在 Count*,count distinct … group by 中，我们可以通过将count* 替换为sum(1)来解决问题，但是具体原因还需要通过调研两个不同的UDAF的实现方式进行进一步调研。
如何将一个select a,count(distinct b) from tbl group by a的形式改写成map-reduce的形式？