Hive ive优化 要点:
优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜。
理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本。 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征:
1.不怕数据多,就怕数据倾斜。
2.对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。
3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题。
4.对count(distinct ),效率较低,数据量一多,准出问题,如果是多count(distinct )效率更低。
优化可以从几个方面着手:
1. 好的模型设计事半功倍。
2. 解决数据倾斜问题。
3. 减少job数。
4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。
5. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化,但算法优化总是漠视业务,习惯性提供通用的解决方法。 Etl开发人员更了解业务,更了解数据,所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确,更有效。
6. 对count(distinct)采取漠视的方法,尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题,不抱侥幸心理。自己动手,丰衣足食。
7. 对小文件进行合并,是行至有效的提高调度效率的方法,假如我们的作业设置合理的文件数,对云梯的整体调度效率也会产生积极的影响。
8. 优化时把握整体,单个作业最优不如整体最优。
优化 案例:
案例:
问题1:如日志中,常会有信息丢失的问题,比如全网日志中的user_id,如果取其中的user_id和bmw_users关联,就会碰到数据倾斜的问题。
方法:解决数据倾斜问题
解决方法1. User_id为空的不参与关联,例如:
Select * From log a Join bmw_users b On a.user_id is not null And a.user_id = b.user_id Union all Select * from log a where a.user_id is null.
解决方法2 :
Select * from log a
left outer join bmw_users b on case when a.user_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;
总结:2比1效率更好,不但io少了,而且作业数也少了。1方法log读取两次,jobs是2。2方法job数是1 。这个优化适合无效id(比如-99,’’,null等)产生的倾斜问题。
把空值的key变成一个字符串加上随机数,就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联,即使分到不同的reduce上,也不影响最终的结果。附上hadoop通用关联的实现方法(关联通过二次排序实现的,关联的列为parition key,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序)。
问题2:不同数据类型id的关联会产生数据倾斜问题。 一张表s8的日志,每个商品一条记录,要和商品表关联。但关联却碰到倾斜的问题。s8的日志中有字符串商品id,也有数字的商品id,类型是string的,但商品中的数字id是bigint的。猜测问题的原因是把s8的商品id转成数字id做hash来分配reduce,所以字符串id的s8日志,都到一个reduce上了,解决的方法验证了这个猜测。
方法:把数字类型转换成字符串类型 Select * from s8_log a Left outer join r_auction_auctions b On a.auction_id = cast(b.auction_id as string);
问题3:利用hive 对UNION ALL的优化的特性 hive对union all优化只局限于非嵌套查询。 比如以下的例子:
select * from (select * from t1 Group by c1,c2,c3 Union all Select * from t2 Group by c1,c2,c3) t3 Group by c1,c2,c3;
从业务逻辑上说,子查询内的group by 怎么都看显得多余(功能上的多余,除非有count(distinct)),如果不是因为hive bug或者性能上的考量(曾经出现如果不子查询group by ,数据得不到正确的结果的hive bug)。所以这个hive按经验转换成 select * from (select * from t1 Union all Select * from t2 ) t3 Group by c1,c2,c3; 经过测试,并未出现union all的hive bug,数据是一致的。mr的作业数有3减少到1。 t1相当于一个目录,t2相当于一个目录,那么对map reduce程序来说,t1,t2可以做为map reduce 作业的mutli inputs。那么,这可以通过一个map reduce 来解决这个问题。
Hadoop的计算框架,不怕数据多,就怕作业数多。 但如果换成是其他计算平台如oracle,那就不一定了,因为把大的输入拆成两个输入,分别排序汇总后merge(假如两个子排序是并行的话),是有可能性能更优的(比如希尔排序比冒泡排序的性能更优)。
问题4:比如推广效果表要和商品表关联,效果表中的auction id列既有商品id,也有数字id,和商品表关联得到商品的信息。那么以下的hive sql性能会比较好
Select * from effect a Join (select auction_id as auction_id from auctions Union all Select auction_string_id as auction_id from auctions ) b
On a.auction_id = b.auction_id。
比分别过滤数字id,字符串id然后分别和商品表关联性能要好。 这样写的好处,1个MR作业,商品表只读取一次,推广效果表只读取一次。把这个sql换成MR代码的话,map的时候,把a表的记录打上标签a,商品表记录每读取一条,打上标签b,变成两个
问题5:先join生成临时表,在union all还是写嵌套查询,这是个问题。比如以下例子:
Select * From (select * From t1
Uion all
select * From t4
Union all
Select * From t2 Join t3 On t2.id = t3.id ) x
Group by c1,c2;
这个会有4个jobs。假如先join生成临时表的话t5,然后union all,会变成2个jobs。
Insert overwrite table t5 Select * From t2 Join t3 On t2.id = t3.id ;
Select * from (t1 union all t4 union all t5) ;
hive在union all优化上可以做得更智能(把子查询当做临时表),这样可以减少开发人员的负担。出现这个问题的原因应该是union all目前的优化只局限于非嵌套查询。如果写MR程序这一点也不是问题,就是multi inputs。
问题6:使用map join解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题,但如果小表很大,怎么解决。这个使用的频率非常高,但如果小表很大,大到map join会出现bug或异常,这时就需要特别的处理。以下例子:
Select * from log a Left outer join members b On a.memberid = b.memberid.
Members有600w+的记录,把members分发到所有的map上也是个不小的开销,而且map join不支持这么大的小表。如果用普通的join,又会碰到数据倾斜的问题。
解决方法: Select /*+mapjoin(x)*/* from log a Left outer join (select /*+mapjoin(c)*/d.* From (select distinct memberid from log ) c Join members d On c.memberid = d.memberid )x On a.memberid = b.memberid。
先根据log取所有的memberid,然后mapjoin 关联members取今天有日志的members的信息,然后在和log做mapjoin。 假如,log里memberid有上百万个,这就又回到原来map join问题。所幸,每日的会员uv不会太多,有交易的会员不会太多,有点击的会员不会太多,有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。 问题7:HIVE下通用的数据倾斜解决方法,double被关联的相对较小的表,这个方法在mr的程序里常用。还是刚才的那个问题: Select * from log a Left outer join (select /*+mapjoin(e)*/
memberid, number From members d Join num e ) b On a.memberid= b.memberid And mod(a.pvtime,30)+1=b.number。 Num表只有一列number,有30行,是1,30的自然数序列。就是把member表膨胀成30份,然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去,这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。就目前测试来看,使用mapjoin的方案性能稍好。后面的方案适合在map join无法解决问题的情况下。
如下的优化方案可以做成通用的hive优化方法 1. 采样log表,哪些memberid比较倾斜,得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说,所有的数据过来,他都是不知道数据分布情况的,所以采样是并不可少的。Stage1 2. 数据的分布符合社会学统计规则,贫富不均。倾斜的key不会太多,就像一个社会的富人不多,奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和members做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。Stage2 3. map读入members和log,假如记录来自log,则检查memberid是否在tmp2里,如果是,输出到本地文件a,否则生成
始终是很少的,这个在绝大部分的业务背景下适用。那是否可以作为hive针对数据倾斜join时候的通用算法呢? 问题8:多粒度(平级的)uv的计算优化,比如要计算店铺的uv。还有要计算页面的uv,pvip. 方案1: Select shopid,count(distinct uid) From log group by shopid; Select pageid, count(distinct uid), From log group by pageid; 由于存在数据倾斜问题,这个结果的运行时间是非常长的。
方案二: From log Insert overwrite table t1 (type=’1’) Select shopid Group by shopid ,acookie Insert overwrite table t1 (type=’2’) Group by pageid,acookie; 店铺uv: Select shopid,sum(1) From t1 Where type =’1’
Group by shopid ; 页面uv: Select pageid,sum(1) From t1 Where type =’1’ Group by pageid ; 这里使用了multi insert的方法,有效减少了hdfs读,但multi insert会增加hdfs写,多一次额外的map阶段的hdfs写。使用这个方法,可以顺利的产出结果。 方案三: Insert into t1 Select type,type_name,’’ as uid From ( Select ‘page’ as type, Pageid as type_name, Uid From log Union all Select ‘shop’ as type, Shopid as type_name, Uid From log ) ya,b,c,uv;a,b,uv;a;uv,total uv4个结果表。这可以用问题8的方案二,这里由于uv场景的特殊性,多粒度,逐层向上汇总,就可以使用一次排序,所有uv计算受益的计算方法。 案例:目前mm_log日志一天有25亿+的pv数,要从mm日志中计算uv,与ipuv,一共计算 三个粒度的结果表 (memberid,siteid,adzoneid,province,uv,ipuv) R_TABLE_4 (memberid,siteid,adzoneid,uv,ipuv) R_TABLE_3 (memberid,siteid,uv,ipuv) R_TABLE_2
第一步:按memberid,siteid,adzoneid,province,使用group去重,产生临时表,对cookie,ip 打上标签放一起,一起去重,临时表叫T_4; Select memberid,siteid,adzoneid,province,type,user From( Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘a’ type ,cookie as user from mm_log where ds=20101205 Union all Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘i’ type ,ip as user from mm_log where ds=20101205 ) x group by memberid,siteid,adzoneid,province,type,user ;
第二步:排名,产生表T_4_NUM.Hadoop最强大和核心能力就是parition 和 sort.按type,acookie分组, Type,acookie,memberid,siteid,adzoneid,province排名。 Select * ,
row_number(type,user,memberid,siteid,adzoneid ) as adzone_num , row_number(type,user,memberid,siteid ) as site_num, row_number(type,user,memberid ) as member_num, row_number(type,user ) as total_num from (select * from T_4 distribute by type,user sort by type,user, memberid,siteid,adzoneid ) x; 这样就可以得到不同层次粒度上user的排名,相同的user id在不同的粒度层次上,排名等于1的记录只有1条。取排名等于1的做sum,效果相当于Group by user去重后做sum操作。
第三步:不同粒度uv统计,先从最细粒度的开始统计,产生结果表R_TABLE_4,这时,结果集只有10w的级别。 如统计memberid,siteid,adzoneid,provinceid粒度的uv使用的方法就是 Select memberid,siteid,adzoneid, provinceid, sum(case when type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as province_uv , sum(case when type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as province_ip , sum(case when adzone_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_uv , sum(case when adzone_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_ip , sum(case when site_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as site_uv , sum(case when site_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as site_ip , sum(case when member_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as member_uv , sum(case when member_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as member_ip ,
sum(case when total_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as total_uv , sum(case when total_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as total_ip , from T_4_NUM group by memberid,siteid,adzoneid, provinceid ; 广告位粒度的uv的话,从R_TABLE_4统计,这是源表做10w级别的统计 Select memberid,siteid,adzoneid,sum(adzone_uv),sum(adzone_ip) From R_TABLE_4 Group by memberid,siteid,adzoneid; memberid,siteid的uv计算 , memberid的uv计算, total uv 的计算也都从R_TABLE_4汇总。
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key Mapjoin 的限制是无法执行a FULL/RIGHT OUTER JOIN b,和map join相关的hive参数:hive.join.emit.interval hive.mapjoin.size.key hive.mapjoin.cache.numrows 由于join操作是在where操作之前执行,所以当你在执行join时,where条件并不能起到减少join数据的作用;案例: SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07' 最好修改为: SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07') 在join操作的每一个mapred程序中,hive都会把出现在join语句中相对靠后的表的数据stream化,相对靠前的变的数据缓存在内存中。当然,也可以手动指定stream化的表:SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
二、 group groupgroupgroup by 优化 Map端聚合,首先在map端进行初步聚合,最后在reduce端得出最终结果,相关参数: hive.map.aggr = true是否在 Map 端进行聚合,默认为 True hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000在 Map 端进行聚合操作的条目数目 数据倾斜聚合优化,设置参数hive.groupby.skewindata = true,当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中),最后完成最终的聚合操作。
三、合并小文件 文件数目过多,会给 HDFS 带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除这样的影响: hive.merge.mapfiles = true是否和并 Map 输出文件,默认为 True hive.merge.mapredfiles = false是否合并 Reduce 输出文件,默认为 False hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000合并文件的大小
四、 HiveHive Hive实现 (not) (not) in 通过left outer join进行查询,(假设B表中包含另外的一个字段 key1 select a.key from a left outer join b on a.key=b.key where b.key1 is null 通过left semi join 实现 in SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key) Left semi join 的限制:join条件中右边的表只能出现在join条件中。
五、排序优化 Order by 实现全局排序,一个reduce实现,效率低 Sort by 实现部分有序,单个reduce输出的结果是有序的,效率高,通常和DISTRIBUTE BY关键字一起使用(DISTRIBUTE BY关键字 可以指定map 到 reduce端的分发key) CLUSTER BY col1 等价于DISTRIBUTE BY col1 SORT BY col1
用动态分区,需要设置set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick,默认为strick 案例:(stat_date='20120625',province)
七、 DistinctDistinct DistinctDistinct DistinctDistinct使用 Hive支持在group by时对同一列进行多次distinct操作,却不支持在同一个语句中对多个列进行distinct操作。
八、 HqlHqlHql使用自定义的 使用自定义的 使用自定义的 使用自定义的 使用自定义的 mapredmapredmapred mapredmapred脚本 注意事项:在使用自定义的mapred脚本时,关键字MAP REDUCE 是语句SELECT TRANSFORM ( ... )的语法转换,并不意味着使用MAP关键字时会强制产生一个新的map过程,使用REDUCE关键字时会产生一个red过程。 自定义的mapred脚本可以是hql语句完成更为复杂的功能,但是性能比hql语句差了一些,应该尽量避免使用,如有可能,使用UDTF函数来替换自定义的mapred脚本
九、 UDTFUDTFUDTFUDTF UDTF将单一输入行转化为多个输出行,并且在使用UDTF时,select语句中不能包含其他的列,UDTF不支持嵌套,也不支持group by 、sort by等语句。如果想避免上述限制,需要使用lateral view语法,案例: select a.timestamp, get_json_object(a.appevents, '$.eventid'), get_json_object(a.appenvets, '$.eventname') from log a; select a.timestamp, b.* from log a lateral view json_tuple(a.appevent, 'eventid', 'eventname') b as f1, f2; 其中,get_json_object为UDF函数,json_tuple为UDTF函数。 UDTF函数在某些应用场景下可以大大提高hql语句的性能,如需要多次解析json或者xml数据的应用场景。