Hive第五天：解决数据倾斜问题、Hive并行优化、严格模式、JVM重用、推测执行、Hive压缩、执行计划（Explain）、Hive实战项目谷粒影音、Hive常见错误及解决方案、yarn内存溢出

接上篇第9章的9.3.10：Hive第四天：Hive函数、Hive压缩配置、Hive文件存储格式、Orc与Parquet、Hive企业级调优、Hive大小表Join、MapJoin、GroupBy、行列过滤去重统计、动态分区调整

9.4数据倾斜
9.4.1合理设置Map数
9.4.2小文件进行合并
9.4.3复杂文件增加Map数
9.4.4合理设置Reduce数
9.5并行执行
9.6严格模式
9.7JVM重用
9.8推测执行
9.9压缩
9.10执行计划（Explain）

第10章 Hive实战之谷粒影音

文章位置：Hive项目之谷粒影音
10.1需求描述
10.2项目
10.2.1数据结构
10.2.2ETL原始数据
10.3准备工作
10.3.1创建表
10.3.2导入ETL后的数据
10.3.3向ORC表插入数据
10.4业务分析
10.4.1统计视频观看数Top10
10.4.2统计视频类别热度Top10
10.4.3统计出视频观看数最高的20个视频的所屈类别以及类别包含Top20视频的个数
10.4.4统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank
10.4.5统计每个类别中的视频热度Top10，以Music为例
10.4.6统计每个类别中视频流量Top10，以Music为例
10.4.7统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的观看次数在前20的视频
10.4.8统计每个类别视频观看数Top10

第11章常见错误及解决方案

 

9.4 数据倾斜

9.4.1 合理设置Map数

1）通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。

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。

2）是不是map数越多越好？

答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的map数是受限的。

3）是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？

答案也是不一定。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。

针对上面的问题2和3，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；

9.4.2 小文件进行合并

在map执行前合并小文件，减少map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。

set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

9.4.3 复杂文件增加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。

增加map的方法为：根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式，调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。

案例实操：

1．执行查询

hive (default)> select count(*) from emp;

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1

2．设置最大切片值为100个字节

hive (default)> set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100;

hive (default)> select count(*) from emp;

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of reducers: 1

 

9.4.4 合理设置Reduce数

1．调整reduce个数方法一

（1）每个Reduce处理的数据量默认是256MB

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000

（2）每个任务最大的reduce数，默认为1009

hive.exec.reducers.max=1009

（3）计算reducer数的公式

N=min(参数2，总输入数据量/参数1)

2．调整reduce个数方法二

在hadoop的mapred-default.xml文件中修改

设置每个job的Reduce个数

set mapreduce.job.reduces = 15;

3．reduce个数并不是越多越好

1）过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；

2）另外，有多少个reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；

在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适；

9.5 并行执行

Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。

       通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果job中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。

set hive.exec.parallel=true;              //打开任务并行执行，默认为false；

set hive.exec.parallel.thread.number=16;  //同一个sql允许最大并行度，默认为8。

当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。

9.6 严格模式

Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意向不到的不好的影响的查询。

       通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格模式nonstrict 。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3种类型的查询。

    hive.mapred.mode
    strict
    
      The mode in which the Hive operations are being performed. 
      In strict mode, some risky queries are not allowed to run. They include:
        Cartesian Product.
        No partition being picked up for a query.
        Comparing bigints and strings.
        Comparing bigints and doubles.
        Orderby without limit.

 

1. 对于分区表，除非where语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行。换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。
2. 对于使用了order by语句的查询，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，强制要求用户增加这个LIMIT语句可以防止Reducer额外执行很长一段时间。
3. 限制笛卡尔积的查询。对关系型数据库非常了解的用户可能期望在执行JOIN查询的时候不使用ON语句而是使用where语句，这样关系数据库的执行优化器就可以高效地将WHERE语句转化成那个ON语句。不幸的是，Hive并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情况。

9.7 JVM重用

JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。

Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。

  mapreduce.job.jvm.numtasks
  10
  How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
  no limit.
  

 

这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。

9.8 推测执行

在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。

设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置

  mapreduce.map.speculative
  true
  If true, then multiple instances of some map tasks 
               may be executed in parallel.



  mapreduce.reduce.speculative
  true
  If true, then multiple instances of some reduce tasks 
               may be executed in parallel.

不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行：

  
    hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution
    true
    Whether speculative execution for reducers should be turned on. 
  

关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。

9.9 压缩

详见第8章。

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9.10 执行计划（Explain）

1．基本语法

EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query

2．案例实操

（1）查看下面这条语句的执行计划

hive (default)> explain select * from emp;

hive (default)> explain select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;

（2）查看详细执行计划

hive (default)> explain extended select * from emp;

hive (default)> explain extended select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;

第10章 Hive实战之谷粒影音

项目单独做，一定要全部掌握。

传送门：Hive项目之谷粒影音：ETL清洗原数据、Hive统计视频观看数top10、视频类别top、视频观看数top其所属类别、类别流量top、类别热度top、上传视频用户数量top、类别视频观看top

第11章 常见错误及解决方案

1）SecureCRT 7.3出现乱码或者删除不掉数据，免安装版的SecureCRT 卸载或者用虚拟机直接操作或者换安装版的SecureCRT

2）连接不上mysql数据库

       （1）导错驱动包，应该把mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar导入/opt/module/hive/lib的不是这个包。错把mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz导入hive/lib包下。

       （2）修改user表中的主机名称没有都修改为%，而是修改为localhost

3）hive默认的输入格式处理是CombineHiveInputFormat，会对小文件进行合并。

hive (default)> set hive.input.format;

hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat

可以采用HiveInputFormat就会根据分区数输出相应的文件。

hive (default)> set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;

4）不能执行mapreduce程序

       可能是hadoop的yarn没开启。

5）启动mysql服务时，报MySQL server PID file could not be found! 异常。

       在/var/lock/subsys/mysql路径下创建hadoop102.pid，并在文件中添加内容：4396

6）报service mysql status MySQL is not running, but lock file (/var/lock/subsys/mysql[失败])异常。

       解决方案：在/var/lib/mysql 目录下创建： -rw-rw----. 1 mysql mysql        5 12月 22 16:41 hadoop102.pid 文件，并修改权限为 777。

7）JVM堆内存溢出

描述：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

解决：在yarn-site.xml中加入如下代码   别忘记分发

	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
	2048


  	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
  	2048


	yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
	2.1


	mapred.child.java.opts
	-Xmx1024m

遇到这种问题在Hive报错中看不出来，需要在yarn集群上找异常原因。