如果设置hive.map.aggr为true,hive.groupby.skewindata为true，执行流程如下：

1. 会生成两个job来执行group by，第一个job中，各个map是平均读取分片的，在map阶段对这个分片中的数据根据group by 的key进行局部聚合操作，这里就相当于Combiner操作。
2. 在第一次的job中，map输出的结果随机分区，这样就可以平均分到reduce中
3. 在第一次的job中，reduce中按照group by的key进行分组后聚合，这样就在各个reduce中又进行了一次局部的聚合。
4. 因为第一个job中分区是随机的，所有reduce结果的数据的key也是随机的，所以第二个job的map读取的数据也是随机的key，所以第二个map中不存在数据倾斜的问题。
5. 在第二个job的map中，也会进行一次局部聚合。
6. 第二个job中分区是按照group by的key分区的，这个地方就保证了整体的group by没有问题，相同的key分到了同一个reduce中。
7. 经过前面几个聚合的局部聚合，这个时候的数据量已经大大减少了，在最后一个reduce里进行最后的整体聚合。