Hive----4.Hive 优化策略

Hive 优化策略 

1、Hadoop 框架计算特性 

1、数据量大不是问题，数据倾斜是个问题

2、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，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的

3、sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇总合并优化，使 数据倾斜不成问题

4、count(distinct userid)，在数据量大的情况下，效率较低，如果是多 count(distinct userid,month)效率更低，因为 count(distinct)是按 group by 字段分组，按 distinct 字段排序， 一般这种分布方式是很倾斜的，比如 PV 数据，淘宝一天 30 亿的 pv，如果按性别分组，分 配 2 个 reduce，每个 reduce 期望处理 15 亿数据，但现实必定是男少女多 

2、优化常用手段 

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 MapReduce 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、了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。这是通用的算法优化，但 算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精 确有效的解决数据倾斜问题

6、数据量较大的情况下，慎用 count(distinct)，group by 容易产生倾斜问题

7、对小文件进行合并，是行之有效的提高调度效率的方法，假如所有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正向影响 8、优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优 

3、排序选择 

cluster by：对同一字段分桶并排序，不能和 sort by 连用

distribute by + sort by：分桶，保证同一字段值只存在一个结果文件当中，结合 sort by 保证 每个 reduceTask 结果有序

sort by：单机排序，单个 reduce 结果有序

order by：全局排序，缺陷是只能使用一个 reduce 
 
一定要区分这四种排序的使用方式和适用场景

4、怎样做笛卡尔积 

当 Hive 设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict）时，不允许在 HQL 语句中出现笛卡尔积， 这实际说明了 Hive 对笛卡尔积支持较弱。因为找不到 Join key，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。 
 
当然也可以使用 limit 的办法来减少某个表参与 join 的数据量，但对于需要笛卡尔积语义的 需求来说，经常是一个大表和一个小表的 Join 操作，结果仍然很大（以至于无法用单机处 理），这时 MapJoin 才是最好的解决办法。MapJoin，顾名思义，会在 Map 端完成 Join 操作。 这需要将 Join 操作的一个或多个表完全读入内存。 
 
PS：MapJoin 在子查询中可能出现未知 BUG。在大表和小表做笛卡尔积时，规避笛卡尔积的 方法是，给 Join 添加一个 Join key，原理很简单：将小表扩充一列 join key，并将小表的条 目复制数倍，join key 各不相同；将大表扩充一列 join key 为随机数。 
 
精髓就在于复制几倍，最后就有几个 reduce 来做，而且大表的数据是前面小表扩张 key 值 范围里面随机出来的，所以复制了几倍 n，就相当于这个随机范围就有多大 n，那么相应的， 大表的数据就被随机的分为了 n 份。并且最后处理所用的 reduce 数量也是 n，而且也不会 出现数据倾斜。 

5、怎样写 in/exists 语句 

虽然经过测验，hive1.2.1 也支持 in/exists 操作，但还是推荐使用 hive 的一个高效替代方案：

left semi join

比如说：

select a.id, a.name from a where a.id in (select b.id from b);

select a.id, a.name from a where exists (select id from b where a.id = b.id);

应该转换成：

select a.id, a.name from a left semi join b on a.id = b.id; 

6、设置合理的 maptask 数量 

Map 数过大      Map 阶段输出文件太小，产生大量小文件      初始化和创建 Map 的开销很大 

Map 数太小       文件处理或查询并发度小，Job 执行时间过长  大量作业时，容易堵塞集群 

在MapReduce的编程案例中，我们得知，一个MR Job的MapTask数量是由输入分片InputSplit 决定的。而输入分片是由 FileInputFormat.getSplit()决定的。一个输入分片对应一个 MapTask， 而输入分片是由三个参数决定的：

输入分片大小的计算是这么计算出来的： 

long splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

默认情况下，输入分片大小和 HDFS 集群默认数据块大小一致，也就是默认一个数据块，启 用一个 MapTask 进行处理，这样做的好处是避免了服务器节点之间的数据传输，提高 job 处 理效率  

两种经典的控制 MapTask 的个数方案：减少 MapTask 数或者增加 MapTask 数

1、 减少 MapTask 数是通过合并小文件来实现，这一点主要是针对数据源

2、 增加 MapTask 数可以通过控制上一个 job 的 reduceTask 个数 

因为 Hive 语句最终要转换为一系列的 MapReduce Job 的，而每一个 MapReduce Job 是由一 系列的 MapTask 和 ReduceTask 组成的，默认情况下， MapReduce 中一个 MapTask 或者一个 ReduceTask 就会启动一个 JVM 进程，一个 Task 执行完毕后， JVM 进程就退出。这样如果任 务花费时间很短，又要多次启动JVM的情况下， JVM的启动时间会变成一个比较大的消耗， 这个时候，就可以通过重用 JVM 来解决：

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=5  

7、小文件合并 

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：

8、设置合理的 reduceTask 的数量 

Hadoop MapReduce 程序中，reducer 个数的设定极大影响执行效率，这使得 Hive 怎样决定 reducer 个数成为一个关键问题。遗憾的是 Hive 的估计机制很弱，不指定 reducer 个数的情 况下，Hive 会猜测确定一个 reducer 个数，基于以下两个设定： 

1、hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为 256000000）

2、hive.exec.reducers.max（默认为 1009）

3、mapreduce.job.reduces=-1（设置一个常量 reducetask 数量）  

计算 reducer 数的公式很简单：

N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1)

通常情况下，有必要手动指定 reducer 个数。考虑到 map 阶段的输出数据量通常会比输入有 大幅减少，因此即使不设定 reducer 个数，重设参数 2 还是必要的。 

依据 Hadoop 的经验，可以将参数 2 设定为 0.95*(集群中 datanode 个数)。 

9、合并 MapReduce 操作 

10、合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling 

 

详细说明：http://blog.csdn.net/zhongqi2513/article/details/74612701 

11、合理利用分区：Partition 

Partition 就是分区。分区通过在创建表时启用 partitioned by 实现，用来 partition 的维度并不 是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时 可以采用 where 语句，形似 where tablename.partition_column = a 来实现。 创建含分区的表

 

载入内容，并指定分区标志 

 

查询指定标志的分区内容 

 

12、Join 优化 

总体原则：

1、 优先过滤后再进行 Join 操作，最大限度的减少参与 join 的数据量

2、 小表 join 大表，最好启动 mapjoin

3、 Join on 的条件相同的话，最好放入同一个 job，并且 join 表的排列顺序从小到大  

在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作 符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加 载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生 OOM 错误的几率。对于一条语句 中有多个 Join 的情况，如果 Join 的条件相同，比如查询 

 

如果 Join 的 key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 任务，而不 是”n”个，在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 
 
如果 join 的条件不相同，比如： 

 

Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的 

 

 

13、Group By 优化 

Map 端部分聚合：      

并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进 行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。      

MapReduce 的 combiner 组件

参数包括：

set hive.map.aggr = true 是否在 Map 端进行聚合，默认为 True  

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 在 Map 端进行聚合操作的条目数目 
 
当使用 Group By 有数据倾斜的时候进行负载均衡：

set hive.groupby.skewindata = true

当 sql 语句使用 groupby 时数据出现倾斜时，如果该变量设置为 true，那么 Hive 会自动进行 负载均衡。策略就是把 MR 任务拆分成两个：第一个先做预汇总，第二个再做最终汇总 
 
在 MR 的第一个阶段中，Map 的输出结果集合会缓存到 maptaks 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；第二个阶段 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。 

14、合理利用文件存储格式 

创建表时，尽量使用 orc、parquet 这些列式存储格式，因为列式存储的表，每一列的数据在 物理上是存储在一起的，Hive 查询时会只遍历需要列数据，大大减少处理的数据量。 

15、本地模式执行 MapReduce 

Hive 在集群上查询时，默认是在集群上 N 台机器上运行， 需要多个机器进行协调运行，这 个方式很好地解决了大数据量的查询问题。但是当 Hive 查询处理的数据量比较小时，其实 没有必要启动分布式模式去执行，因为以分布式方式执行就涉及到跨网络传输、多节点协调 等，并且消耗资源。这个时间可以只使用本地模式来执行 mapreduce job，只在一台机器上 执行，速度会很快。启动本地模式涉及到三个参数： 

set hive.exec.mode.local.auto=true 是打开 hive 自动判断是否启动本地模式的开关，但是只 是打开这个参数并不能保证启动本地模式，要当 map 任务数不超过

hive.exec.mode.local.auto.input.files.max 的个数并且 map 输入文件大小不超过

hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 所指定的大小时，才能启动本地模式。  

16、并行化处理 

一个 hive sql 语句可能会转为多个 mapreduce Job，每一个 job 就是一个 stage，这些 job 顺序 执行，这个在 cli 的运行日志中也可以看到。但是有时候这些任务之间并不是是相互依赖的， 如果集群资源允许的话，可以让多个并不相互依赖 stage 并发执行，这样就节约了时间，提 高了执行速度，但是如果集群资源匮乏时，启用并行化反倒是会导致各个 job 相互抢占资源 而导致整体执行性能的下降。启用并行化：

set hive.exec.parallel=true;

set hive.exec.parallel.thread.number=8;    //同一个 sql 允许并行任务的最大线程数 

17、设置压缩存储 

1、压缩的原因

Hive 最终是转为 MapReduce 程序来执行的，而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO，要解决性能瓶颈，最主要的是减少数据量，对数据进行压缩是个好的方式。压缩 虽然是减少了数据量，但是压缩过程要消耗 CPU 的，但是在 Hadoop 中， 往往性能瓶颈不 在于 CPU，CPU 压力并不大，所以压缩充分利用了比较空闲的 CPU 

2、常用压缩方法对比 

3、压缩方式的选择：  

压缩比率  

压缩解压缩速度  

是否支持 Split 

4、压缩使用：

Job 输出文件按照 block 以 GZip 的方式进行压缩：