Hive调优策略之参数优化

1、本地模式

        当Hive处理的数据量较小时，启动分布式去处理数据会有点浪费，因为可能启动的时间比数据处理的时间还要长。Hive支持将作业动态地转为本地模式，需要使用下面的配置：

SET hive.exec.mode.local.auto=true; -- 默认 false
SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5; -- 默认 4

一个作业只要满足下面的条件，会启用本地模式

• 输入文件的大小小于hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 配置的大小
• map任务的数量小于hive.exec.mode.local.auto.input.files.max 配置的大小
• reduce任务的数量是1或者0

2、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(缺省值)，hive2.x以上版本默认开启。

该参数可以不在参数文件中定义，在执行SQL之前设置(set hive.mapred.mode=nostrict )

3、JVM重用

        默认情况下，Hadoop会为为一个map或者reduce启动一个JVM，这样可以并行执行map和reduce。

        当map或者reduce是那种仅运行几秒钟的轻量级作业时，JVM启动进程所耗费的时间会比作业执行的时间还要长。Hadoop可以重用JVM，通过共享JVM以串行而非并行的方式运行map或者reduce。

        JVM的重用适用于同一个作业的map和reduce，对于不同作业的task不能够共享JVM。如果要开启JVM重用，需要配置一个作业最大task数量，默认值为1，如果设置为-1，则表示不限制：

# 代表同一个MR job中顺序执行的5个task重复使用一个JVM，减少启动和关闭的开销
SET mapreduce.job.jvm.numtasks=5;

        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。

4、并行执行

        Hive的查询通常会被转换成一系列的stage，这些stage之间并不是一直相互依赖的，可以并行执行这些stage，通过下面的方式进行配置：

SET hive.exec.parallel=true; -- 默认false
SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 默认8

        并行执行可以增加集群资源的利用率，如果集群的资源使用率已经很高了，那么并行执行的效果不会很明显。

5、推测执行 

        在分布式集群环境下，因为程序Bug、负载不均衡、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采用了推测执行机制，它根据一定的规则推测出“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。

set mapreduce.map.speculative=true
set mapreduce.reduce.speculative=true
set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

6、合并小文件

（1）在map执行前合并小文件，减少map数

# 缺省参数
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

（2）在Map-Reduce的任务结束时合并小文件

# 在 map-only 任务结束时合并小文件，默认true
SET hive.merge.mapfiles = true;

# 在 map-reduce 任务结束时合并小文件，默认false
SET hive.merge.mapredfiles = true;

# 合并文件的大小，默认256M
SET hive.merge.size.per.task = 268435456;

# 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216;

6、Fetch模式

• Fetch模式是指Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。select col1, col2 from tab ;
• 可以简单地读取表对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在开启fetch模式之后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不启动 MapReduce 。

# Default Value: minimal in Hive 0.10.0 through 0.13.1, more in Hive 0.14.0 and later
hive.fetch.task.conversion=more

参数调整：

• 本地模式
• 严格模式
• JVM重用
• 并行执行
• 推测还行
• 合并小文件
• Fetch模式

Hive 参数说明的官方文档：Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation