HiveSQL常用优化方法全面总结

Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
列裁剪和分区裁剪
最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。以我们的日历记录表为例：

select uid,event_type,record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224 and status = 0;

当列很多或者数据量很大时，如果select *或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。
Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp，与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner，默认都是true。在HiveQL解析阶段对应的则是ColumnPruner逻辑优化器。
谓词下推
在关系型数据库如MySQL中，也有谓词下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。它就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量。
例如以下HiveQL语句：

select a.uid,a.event_type,b.topic_id,b.title
from calendar_record_log a left outer join (
  select uid,topic_id,title from forum_topic
  where pt_date = 20190224 and length(content) >= 100) b on a.uid = b.uid where a.pt_date = 20190224 and status = 0;

对forum_topic做过滤的where语句写在子查询内部，而不是外部。Hive中有谓词下推优化的配置项hive.optimize.ppd，默认值true，与它对应的逻辑优化器是PredicatePushDown。该优化器就是将OperatorTree中的FilterOperator向上提，见下图。

sort by代替order by
HiveQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样，就是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。
如果使用sort by，那么还是会视情况启动多个reducer进行排序，并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key，往往还要配合distribute by一同使用。如果不加distribute by的话，map端数据就会随机分配到reducer。
举个例子，假如要以UID为key，以上传时间倒序、记录类型倒序输出记录数据：

select uid,upload_time,event_type,record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224
distribute by uid
sort by upload_time desc,event_type desc;

group by代替distinct
当要统计某一列的去重数时，如果数据量很大，count(distinct)就会非常慢，原因与order by类似，count(distinct)逻辑只会有很少的reducer来处理。这时可以用group by来改写：

select count(1) from (
  select uid from calendar_record_log
  where pt_date >= 20190101
  group by uid
) t;

但是这样写会启动两个MR job（单纯distinct只会启动一个），所以要确保数据量大到启动job的overhead远小于计算耗时，才考虑这种方法。当数据集很小或者key的倾斜比较明显时，group by还可能会比distinct慢。
那么如何用group by方式同时统计多个列？下面是解决方法：

select t.a,sum(t.b),count(t.c),count(t.d) from (select a,b,null c,null d from some_table union all select a,0 b,c,null d from some_table group by a,c union all select a,0 b,null c,d from some_table group by a,d) t;

group by配置调整
map端预聚合
group by时，如果先起一个combiner在map端做部分预聚合，可以有效减少shuffle数据量。预聚合的配置项是hive.map.aggr，默认值true，对应的优化器为GroupByOptimizer，简单方便。
通过hive.groupby.mapaggr.checkinterval参数也可以设置map端预聚合的行数阈值，超过该值就会分拆job，默认值100000。
倾斜均衡配置项
group by时如果某些key对应的数据量过大，就会发生数据倾斜。Hive自带了一个均衡数据倾斜的配置项hive.groupby.skewindata，默认值false。
其实现方法是在group by时启动两个MR job。第一个job会将map端数据随机输入reducer，每个reducer做部分聚合，相同的key就会分布在不同的reducer中。第二个job再将前面预处理过的数据按key聚合并输出结果，这样就起到了均衡的效果。
但是，配置项毕竟是死的，单纯靠它有时不能根本上解决问题，因此还是建议自行了解数据倾斜的细节，并优化查询语句。
join基础优化
join优化是一个复杂的话题，下面先说5点最基本的注意事项。
build table（小表）前置
在最常见的hash join方法中，一般总有一张相对小的表和一张相对大的表，小表叫build table，大表叫probe table。如下图所示。

Hive在解析带join的SQL语句时，会默认将最后一个表作为probe table，将前面的表作为build table并试图将它们读进内存。如果表顺序写反，probe table在前面，引发OOM的风险就高了。
在维度建模数据仓库中，事实表就是probe table，维度表就是build table。假设现在要将日历记录事实表和记录项编码维度表来join：

select a.event_type,a.event_code,a.event_desc,b.upload_time from calendar_event_code a
inner join (
  select event_type,upload_time from calendar_record_log where pt_date = 20190225
) b on a.event_type = b.event_type;

多表join时key相同
这种情况会将多个join合并为一个MR job来处理，例如：

select a.event_type,a.event_code,a.event_desc,b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
  select event_type,upload_time from calendar_record_log
  where pt_date = 20190225
) b on a.event_type = b.event_type
inner join (
  select event_type,upload_time from calendar_record_log_2
  where pt_date = 20190225
) c on a.event_type = c.event_type;

如果上面两个join的条件不相同，比如改成a.event_code = c.event_code，就会拆成两个MR job计算。
负责这个的是相关性优化器CorrelationOptimizer，它的功能除此之外还非常多，逻辑复杂，参考Hive官方的文档可以获得更多细节：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Correlation+Optimizer。
利用map join特性
map join特别适合大小表join的情况。Hive会将build table和probe table在map端直接完成join过程，消灭了reduce，效率很高。

select /*+mapjoin(a)*/ a.event_type,b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
  select event_type,upload_time from calendar_record_log
  where pt_date = 20190225
) b on a.event_type < b.event_type;

上面的语句中加了一条map join hint，以显式启用map join特性。早在Hive 0.8版本之后，就不需要写这条hint了。map join还支持不等值连接，应用更加灵活。
map join的配置项是hive.auto.convert.join，默认值true，对应逻辑优化器是MapJoinProcessor。
还有一些参数用来控制map join的行为，比如hive.mapjoin.smalltable.filesize，当build table大小小于该值就会启用map join，默认值25000000（25MB）。还有hive.mapjoin.cache.numrows，表示缓存build table的多少行数据到内存，默认值25000。
分桶表map join
map join对分桶表还有特别的优化。由于分桶表是基于一列进行hash存储的，因此非常适合抽样（按桶或按块抽样）。
它对应的配置项是hive.optimize.bucketmapjoin，优化器是BucketMapJoinOptimizer。但我们的业务中用分桶表较少，所以就不班门弄斧了，只是提一句。
倾斜均衡配置项
这个配置与上面group by的倾斜均衡配置项异曲同工，通过hive.optimize.skewjoin来配置，默认false。
如果开启了，在join过程中Hive会将计数超过阈值hive.skewjoin.key（默认100000）的倾斜key对应的行临时写进文件中，然后再启动另一个job做map join生成结果。通过hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks参数还可以控制第二个job的mapper数量，默认10000。
再重复一遍，通过自带的配置项经常不能解决数据倾斜问题。join是数据倾斜的重灾区，后面还要介绍在SQL层面处理倾斜的各种方法。
优化SQL处理join数据倾斜
上面已经多次提到了数据倾斜，包括已经写过的sort by代替order by，以及group by代替distinct方法，本质上也是为了解决它。join操作更是数据倾斜的重灾区，需要多加注意。
空值或无意义值
这种情况很常见，比如当事实表是日志类数据时，往往会有一些项没有记录到，我们视情况会将它置为null，或者空字符串、-1等。如果缺失的项很多，在做join时这些空值就会非常集中，拖累进度。
因此，若不需要空值数据，就提前写where语句过滤掉。需要保留的话，将空值key用随机方式打散，例如将用户ID为null的记录随机改为负值：

select a.uid,a.event_type,b.nickname,b.age
from (
  select 
  (case when uid is null then cast(rand()*-10240 as int) else uid end) as uid,
  event_type from calendar_record_log
  where pt_date >= 20190201
) a left outer join (
  select uid,nickname,age from user_info where status = 4
) b on a.uid = b.uid;

单独处理倾斜key
这其实是上面处理空值方法的拓展，不过倾斜的key变成了有意义的。一般来讲倾斜的key都很少，我们可以将它们抽样出来，对应的行单独存入临时表中，然后打上一个较小的随机数前缀（比如0~9），最后再进行聚合。SQL语句与上面的相仿，不再赘述。
不同数据类型
这种情况不太常见，主要出现在相同业务含义的列发生过逻辑上的变化时。
举个例子，假如我们有一旧一新两张日历记录表，旧表的记录类型字段是(event_type int)，新表的是(event_type string)。为了兼容旧版记录，新表的event_type也会以字符串形式存储旧版的值，比如’17’。当这两张表join时，经常要耗费很长时间。其原因就是如果不转换类型，计算key的hash值时默认是以int型做的，这就导致所有“真正的”string型key都分配到一个reducer上。所以要注意类型转换：

select a.uid,a.event_type,b.record_data
from calendar_record_log a
left outer join (
  select uid,event_type from calendar_record_log_2
  where pt_date = 20190228
) b on a.uid = b.uid and b.event_type = cast(a.event_type as string)
where a.pt_date = 20190228;

build table过大
有时，build table会大到无法直接使用map join的地步，比如全量用户维度表，而使用普通join又有数据分布不均的问题。这时就要充分利用probe table的限制条件，削减build table的数据量，再使用map join解决。代价就是需要进行两次join。举个例子：

select /*+mapjoin(b)*/ a.uid,a.event_type,b.status,b.extra_info
from calendar_record_log a
left outer join (
  select /*+mapjoin(s)*/ t.uid,t.status,t.extra_info
  from (select distinct uid from calendar_record_log where pt_date = 20190228) s
  inner join user_info t on s.uid = t.uid
) b on a.uid = b.uid
where a.pt_date = 20190228;

MapReduce优化

调整mapper数
mapper数量与输入文件的split数息息相关，在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到split划分的具体逻辑。这里不贴代码，直接叙述mapper数是如何确定的。
可以直接通过参数mapred.map.tasks（默认值2）来设定mapper数的期望值，但它不一定会生效，下面会提到。
设输入文件的总大小为total_input_size。HDFS中，一个块的大小由参数dfs.block.size指定，默认值64MB或128MB。在默认情况下，mapper数就是：
default_mapper_num = total_input_size / dfs.block.size。
参数mapred.min.split.size（默认值1B）和mapred.max.split.size（默认值64MB）分别用来指定split的最小和最大大小。split大小和split数计算规则是：
split_size = MAX(mapred.min.split.size, MIN(mapred.max.split.size, dfs.block.size))；
split_num = total_input_size / split_size。
得出mapper数：
mapper_num = MIN(split_num, MAX(default_num, mapred.map.tasks))。
可见，如果想减少mapper数，就适当调高mapred.min.split.size，split数就减少了。如果想增大mapper数，除了降低mapred.min.split.size之外，也可以调高mapred.map.tasks。
一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；如果输入文件是大量非小文件，就增大mapper数；至于大量小文件的情况，得参考下面“合并小文件”一节的方法处理。
调整reducer数
reducer数量的确定方法比mapper简单得多。使用参数mapred.reduce.tasks可以直接设定reducer数量，不像mapper一样是期望值。但如果不设这个参数的话，Hive就会自行推测，逻辑如下：
参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer用来设定每个reducer能够处理的最大数据量，默认值1G（1.2版本之前）或256M（1.2版本之后）。
参数hive.exec.reducers.max用来设定每个job的最大reducer数量，默认值999（1.2版本之前）或1009（1.2版本之后）。
得出reducer数：
reducer_num = MIN(total_input_size / reducers.bytes.per.reducer, reducers.max)。
reducer数量与输出文件的数量相关。如果reducer数太多，会产生大量小文件，对HDFS造成压力。如果reducer数太少，每个reducer要处理很多数据，容易拖慢运行时间或者造成OOM。
合并小文件
输入阶段合并
需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。
这样比起上面调整mapper数时，又会多出两个参数，分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack，含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB），则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。
输出阶段合并
直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并。
另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。
启用压缩
压缩job的中间结果数据和输出数据，可以用少量CPU时间节省很多空间。压缩方式一般选择Snappy，效率最高。
要启用中间压缩，需要设定hive.exec.compress.intermediate为true，同时指定压缩方式hive.intermediate.compression.codec为org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec。另外，参数hive.intermediate.compression.type可以选择对块（BLOCK）还是记录（RECORD）压缩，BLOCK的压缩率比较高。
输出压缩的配置基本相同，打开hive.exec.compress.output即可。
JVM重用
在MR job中，默认是每执行一个task就启动一个JVM。如果task非常小而碎，那么JVM启动和关闭的耗时就会很长。可以通过调节参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks来重用。例如将这个参数设成5，那么就代表同一个MR job中顺序执行的5个task可以重复使用一个JVM，减少启动和关闭的开销。但它对不同MR job中的task无效。
并行执行与本地模式
并行执行
Hive中互相没有依赖关系的job间是可以并行执行的，最典型的就是多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下，可以开启并行执行，即将参数hive.exec.parallel设为true。另外hive.exec.parallel.thread.number可以设定并行执行的线程数，默认为8，一般都够用。
本地模式
Hive也可以不将任务提交到集群进行运算，而是直接在一台节点上处理。因为消除了提交到集群的overhead，所以比较适合数据量很小，且逻辑不复杂的任务。
设置hive.exec.mode.local.auto为true可以开启本地模式。但任务的输入数据总量必须小于hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max（默认值128MB），且mapper数必须小于hive.exec.mode.local.auto.tasks.max（默认值4），reducer数必须为0或1，才会真正用本地模式执行。
严格模式
所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的HiveQL语句，一旦执行会直接失败。这3种语句是：
查询分区表时不限定分区列的语句；
两表join产生了笛卡尔积的语句；
用order by来排序但没有指定limit的语句。
要开启严格模式，需要将参数hive.mapred.mode设为strict。
采用合适的存储格式
在HiveQL的create table语句中，可以使用stored as …指定表的存储格式。Hive表支持的存储格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro、ORC、Parquet等。
存储格式一般需要根据业务进行选择，在我们的实操中，绝大多数表都采用TextFile与Parquet两种存储格式之一。
TextFile是最简单的存储格式，它是纯文本记录，也是Hive的默认格式。虽然它的磁盘开销比较大，查询效率也低，但它更多地是作为跳板来使用。RCFile、ORC、Parquet等格式的表都不能由文件直接导入数据，必须由TextFile来做中转。
Parquet和ORC都是Apache旗下的开源列式存储格式。列式存储比起传统的行式存储更适合批量OLAP查询，并且也支持更好的压缩和编码。我们选择Parquet的原因主要是它支持Impala查询引擎，并且我们对update、delete和事务性操作需求很低。
这里就不展开讲它们的细节，可以参考各自的官网：
https://parquet.apache.org/
https://orc.apache.org/