Hive数据倾斜的优化配置

Hive本质

Hive的本质其实就是 Hdfs+MapReduce，HDFS存储、MR执行任务

发生数据倾斜的原因

1.数据本身倾斜

内容倾斜、group by倾斜、小表Join大表

2.过多

Join过多导致Job过多、小文件过多、Mapper或Reducer过多

3.SQL语句使用问题

count（distinct）->全盘扫描

join ... where 笛卡尔乘积

关于数据倾斜见我的博客：

大数据常见问题：数据倾斜的原理及处理方案_AriesLY0411的博客-CSDN博客

解决方案

模型设计

整体最优，考虑全局

合理减少表数量

sqoop:query "select ... join ..."
#数据清洗
ods -> dwd insert into ... select ... join ...

选择合适的数据建模

星型（优先考虑）、雪花、星座

维度表（静态数据）、事实表（动态数据：谁在什么时间做了什么事情）

维度退化（降维）=> 星型

充分了解业务，提前设计好预聚合

分层 => 轻量聚合

基于主题，时间维度表、用户画像、产品三级分类... 

分区 => 避免交换

拉链表

压缩 => 减少体量

配置压缩，工作场景优先LZO

热点数据：内置自动优化

join:非大小表

#默认Join键对应的记录数超过该值则进行倾斜分析
set hive.skewjoin.key=100000;
#默认false，如果Join键倾斜则设为true
set hive.optimize.skewjoin=true
#默认10000，倾斜处理mapper数量上限
set hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks=10000;
#默认32M，倾斜最小切片大小
set hive.skewjoin.mapjoin.min.split=32M

map join : 大小表

#默认true
set hive.auto.convert.join=true
#默认小表<=25M (根据经验，设置为64M更好，二分之一Block块)
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25M
#默认false，分桶表表mapjoin专用
set hive.optimize.bucketmapjoin=true

combiner

set hive.map.aggr=true; #默认true

group by:HashPartitioner

#倾斜的倍数 默认-1 n = skew_data_avg/other_data_avg
#倾斜数据均值 / 非倾斜数据均值
set mapred.reduce.tasks=n; 
#默认false
set hive.groupby.skewindata=true;
#a.hashcode()%3 = partitionNo
select * from A group by a;

sql manunal

抽样统计，是否倾斜，倾斜程度：20%的键占用了80%的数据

倾斜键加分隔前缀加盐（加盐=加序号），分组统计，去盐后再分组统计

Map或Reduce输出过多小文件合并

若满足以下设置条件，任务结束后会单起MR对输出文件进行合并

#默认为true，map-only输出是否合并
set hive.merge.mapfiles=true;
#默认为false,mapreduce输出是否合并
set hive.merge.mapredfiles=true;
#默认256m，合并文件上限
set hive.merge.size.per.task=256M;
#默认16M，文件小于该阈值合并
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16M;

控制Mapper数量

mapper的启动和初始化开销较大，【数量过多】导致开销大于逻辑处理，浪费资源

#默认的Mapper数量
int default_num = total_file_size / dfs.block.size;
#默认为2，只有大于default_num时才会生效
set mapred.map.tasks=2;

Mapper数量有限制

Math.max(min.split.size,Math.min(dfs.block.size,max.split.size))
 
#默认128M
set dfs.block.size=128M;
#默认单个Mapper处理数据上限256M
set mapred.max.split.size=256M;
#默认1个字节
set mapred.min.split.size=1;
#默认[单个节点]处理的数据下限1字节
set mapred.min.split.size.per.node=1;
#默认[单个机架]处理的数据下限1字节
set mapred.min.split.size.per.rack=1;

Mapper输入多个小文件合并后再切片

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

控制Reducer数量

主动设置reduce数量

set mapred.reduce.tasks; #默认 -1 

若未设置 reduce数量，自动计算 Reducer数量

#计算方式 SIZE / bytes.per.reducer 与 max之间取最小值
Math.min(SIZE/bytes.per.reducer,max)
#默认每个reducer的数据为256M
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256;
#默认单个任务最大reducer数量 1009
#设置时，需要考虑实际情况
#reducer也要启容器，一个容器=一个JVM虚拟机
#设置Mapper和Reducer数量需要综合考虑，均衡利用资源
set hive.exec.reducers.max=1009;

Reducer只能为1的情况

没有group by，直接使用sum，count，max，min，avg，collect_list，concat_ws等聚合函数

作用域全局，只有一个Reducer，性能底

解决方案：先以其中某个键分组聚合（某个数据均匀的列），再聚合

#优化方案
select sum(sum_a) from (select sum(a) from A group by TEMP)T

使用了order by优化方案

#group by 同键分组且必须聚合，distribute by 仅按键分散数据
#order by 全局排序仅1个reducer， sort by 仅分区内有序
set mapred.reduce.tasks=3;
select * from (select * from A distribute by a sort by a)order by a;

存在笛卡尔积，尽量不用

#若出现小表+大表的笛卡尔积
小表扩展join key，并根据需求复制n份
大表扩展join key，根据小表join key随机生成
关闭自动mapjoin：set hive.auto.convert.join=false
设置reducer的数量为:set mapred.reduce.tasks=n

减小数据规模

调整存储格式

create 建表的默认格式和分区表

#默认TextFile,可选：orc,RCFile,SequenceFile
set hive.default.fileformat=orc;

提升IO性能，但会增加cpu压力

#默认false，任务输出是否压缩
set hive.exec.comperss.output=true;
#默认false，任务过程输出是否压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;

动态分区

#默认开启
set hive.exec.dynamic.partition=true;
#默认strict
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
#默认最大动态分区数1000
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
#默认单节点最大动态分区数100
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;

count(distinct)

不妥：

select count(distinct b) from TABLE group by a

稳妥：

select count(b) from (select a,b from TABLE group by a,b)group by a

筛选条件放在子查询或on之后，开启谓词下推（见以下表格）

谓词下推：条件尽量放在子查询中

在不影响结果情况下，条件再map端执行减少输出

条件尽量放在on或子查询中

set hive.optimize.pdd=true; #默认为true

whether push	inner join		left join		right join		full join
	left	right	left	right	left	right	left	right
on	yes	yes	no	yes	yes	no	no	no
where	yes	yes	yes	no	no	yes	no	no

列裁剪

查询时不写 select * 而是具体字段

set hive.cbo.enable=true; 默认true

分区裁剪

把经常做条件的字段作为分区

以on、where多条件字段顺序，建【多重】分区表

默认开启支持，以分区字段为条件筛选数据

tez 引擎：动态分区裁剪支持

set hive.execution.engine=tez;
#默认mr,tez|spark DAG

并行执行无依赖job

#默认false（关闭）
set hive.exec.parallel=true; 
#默认 8 ，最大并行任务数
set hive.exec.parallel.thread.number=8;

JVM重用

依赖 hadoop mapred-site.xml 以下配置

mapreduce.job.jvm.numtasks = 8; #每个JVM运行的任务数

本地化运算

#默认1，启动本地化模式reducer数量必须为 0|1
set mapred.reduce.tasks=0/1;
#默认4,本地化文件数量上限
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=4;
#默认128M，本地化文件大小上限
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=128M;
#默认false，hive决定是否启用本地化模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;

可能会导致内存溢出 java.lang.OutofMemoryError : java heap space

解决方案:
修改 mv hive-env.sh.template  - >  hive-env.sh
去掉注释
#export HADOOP_HEAPSIZE=1024

llap

llap为 DataNode常驻进程，混合模型，小型任务可以由llap解决，大任务由yarn容器执行

set hive.execution.mode=llap;
默认container，2.0版本之后扩展此项，llap可选

fetch

set hive.fetch.task.conversion=more;
默认more，简单查询不走mr，直接提取

explain select ... 查看执行计划