hive set 常用参数汇总
转载自：
https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10769924.html
https://www.cnblogs.com/sandbank/p/6408762.html
1、 set hive.auto.convert.join = true;
mapJoin的主要意思就是，当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，我们把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。map端join的优势就是在于没有shuffle。在本质上mapjoin根本就没有运行MR进程，仅仅是在内存就进行了两个表的联合。
2、 set mapred.job.priority = VERY_HIGH; --设置任务优先级
3、set mapred.output.compress = true;
set hive.exec.compress.output = true;
压缩最终结果
4、SET hive.default.fileformat = Orc; -- 设置默认文件格式
ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。
它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷。运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。
5、set hive.exec.dynamic.partition=true; 是开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 这个属性默认值是strict,就是要求分区字段必须有一个是静态的分区值，随后会讲到，当前设置为nonstrict,那么可以全部动态分区.
7、动态分区参数设置
set hive.exec.max.dynamic.partitions = 130000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 130000;
set hive.exec.max.created.files = 200000;
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8、set mapreduce.map.cpu.vcores = 4; -- 每个Map Task需要的虚拟CPU个数
set mapreduce.reduce.cpu.vcores = 8; -- 每个Reduce Task需要的虚拟CPU个数
9、set mapreduce.map.memory.mb = 8192; -- 每个Map Task需要的内存量
set mapreduce.reduce.memory.mb = 10500; -- 每个Reduce Task需要的内存量
10、set hive.exec.parallel = true;
set hive.exec.parallel.thread.number = 16;
ive.exec.parallel可以控制一个sql中多个可并行执行的job的运行方式.
当hive.exec.parallel为true的时候,同一个sql中可以并行执行的job会并发的执行.
而参数hive.exec.parallel.thread.number就是控制对于同一个sql来说同时可以运行的job的最大值,该参数默认为8.此时最大可以同时运行8个job.
比如union操作
11、set yarn.app.mapreduce.am.resource.mb = 10000; -- MR ApplicationMaster占用的内存量
set yarn.app.mapreduce.am.command - opts = - Xmx10000m; --
12、
set mapreduce.map.java.opts = - Xmx9192m; -- 设置Map任务JVM的堆空间大小，默认-Xmx1024m
set mapreduce.reduce.java.opts = - Xmx10000m; -- 设置reduce任务JVM的堆空间大小，默认-Xmx1024m
13、
set spark.sql.hive.mergeFiles=true; 合并小文件
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数据分析利器之hive优化十大原则
一. 表连接优化
1. 将大表放后头
Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。
因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */
2. 使用相同的连接键
当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
3. 尽量尽早地过滤数据
减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。
4. 尽量原子化操作
尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑
二. 用insert into替换union all
如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%
如：
insert overwite table tablename partition (dt= ....)
select ..... from ( select ... from A
union all
select ... from B union all select ... from C ) R
where ...;
可以改写为：
insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from A WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from B WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from C WHERE ...;
三. order by & sort by
order by : 对查询结果进行全局排序，消耗时间长。需要 set hive.mapred.mode=nostrict
sort by : 局部排序，并非全局有序，提高效率。
四. transform+python
一种嵌入在hive取数流程中的自定义函数，通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在python中实现，然后写入hive表中。
语法：
select transform({column names1})
using '**.py'
as {column names2}
from {table name}
如果除python脚本外还有其它依赖资源，可以使用ADD ARVHIVE
五. limit 语句快速出结果
一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。
有一个配置属性可以开启，避免这种情况---对数据源进行抽样
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能
hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量
hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
六. 本地模式
对于小数据集，为查询触发执行任务消耗的时间>实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。
set oldjobtracker=${hiveconf:mapred.job.tracker};
set mapred.job.tracker=local;
set marped.tmp.dir=/home/edward/tmp; sql 语句 set mapred.job.tracker=${oldjobtracker};
-- 可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让hve在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
-- 当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式：
1.job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
2.job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
3.job的reduce数必须为0或者1
可用参数hive.mapred.local.mem(默认0)控制child jvm使用的最大内存数。
七. 并行执行
hive会将一个查询转化为一个或多个阶段，包括：MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段等。默认情况下，一次只执行一个阶段。 不过，如果某些阶段不是互相依赖，是可以并行执行的。
set hive.exec.parallel=true,可以开启并发执行。
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。
会比较耗系统资源。
八. 调整mapper和reducer的个数
1 Map阶段优化
map个数的主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小（默认128M，不可自定义）。
举例：
a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）,从而产生4个map数
即，如果文件大于块大小(128m),那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个块。
map执行时间：map任务启动和初始化的时间+逻辑处理的时间。
1）减少map数
若有大量小文件（小于128M），会产生多个map，处理方法是：
set mapred.max.split.size=100000000; set mapred.min.split.size.per.node=100000000; set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
-- 前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的）进行合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -- 执行前进行小文件合并 2）增加map数
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。
set mapred.reduce.tasks=?
2 Reduce阶段优化
调整方式：
-- set mapred.reduce.tasks=?
-- set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = ?
一般根据输入文件的总大小,用它的estimation函数来自动计算reduce的个数：reduce个数 = InputFileSize / bytes per reducer
九.严格模式
set hive.marped.mode=strict ------ 防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响的查询
-- 分区表，必须选定分区范围
-- 对于使用order by的查询，要求必须使用limit语句。因为order by为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一个reducer中进行处理。
-- 限制笛卡尔积查询：两张表join时必须有on语句
十.数据倾斜
表现：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
原因
1)、key分布不均匀
2)、业务数据本身的特性
3)、建表时考虑不周
4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜
| 关键词 | 情形 | 后果 |
|---|---|---|
| join | 其中一个表较小，但是key集中 | 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值 |
| join | 大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 | 这些空值都由一个reduce处理，灰常慢 |
| group by | group by 维度过小，某值的数量过多 | 处理某值的reduce灰常耗时 |
| count distinct | 某特殊值过多 | 处理此特殊值reduce耗时 |
解决方案：
参数调节
hive.map.aggr=true