hive的set优化_Hive调优的一些总结

作者：Keivan Chan来源：97年陈伯伯

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive是十分适合数据仓库的统计分析和Windows注册表文件；

hive强大之处不要求数据转换成特定的格式，而是利用hadoop本身InputFormat API来从不同的数据源读取数据，同样地使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。以stored as textFile为例，其在底层java API中表现是输入InputFormat格式：TextInputFormat以及输出OutputFormat格式：HiveIgnoreKeyTextOutputFormat。这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分，以及如何将切片分割成记录存入表中。而OutputFormat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。

Hive拥有统一的元数据管理，所以和Spark、Impala等SQL引擎是通用的。通用是指，在拥有了统一的metastore之后，在Hive中创建一张表，在Spark/Impala中是能用的；反之在Spark中创建一张表，在Hive中也是能用的，只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎，涉及到了Spark sql和Hive On Spark。

不仅如此Hive使用SQL语法，提供快速开发的能力，还可以通过用户定义的函数(UDF)，用户定义的聚合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)进行扩展，避免了去写mapreducce，减少开发人员的学习成本。Hive中不仅可以使用逗号和制表符分隔值(CSV/TSV)文本文件，还可以使用Sequence File、RC、ORC、Parquet(知道这几种存储格式的区别)。当然Hive还可以通过用户来自定义自己的存储格式，基本上前面说到几种格式完全够了。Hive旨在最大限度地提高可伸缩性(通过向Hadoop集群动态田间更多机器扩展)，性能，可扩展性，容错性以及与其输入格式的松散耦合。

数据离线处理，比如日志分析，海量数据结构化分析。

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。这里重点讲解hive的优化方式，例如

优化分组：set hive.auto.convert.join=true;

优化表关联内存运行：/*+MAPJOIN(t1,t3,t4)*/ 复制代码

一. 表连接优化

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) /

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。

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。

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%。示例参考如下：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 byorder by : 对查询结果进行全局排序消耗时间长,需要set hive.mapred.mode=nostrictsort 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。示例语法如下：

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;

set mapred.job.tracker=${oldjobtracker};

可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive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：job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)

job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)

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的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)。参考举例如下：

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。

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。

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=?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(1)分区表，必须选定分区范围

(2)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

(3)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复制代码

解决方案：参数调节

set hive.map.aggr=true◆◆◆  ◆◆