Day59 自定义UDTF函数与Hive调优(未完结)

UDF函数

老版本UDF 不推荐使用:
① 创建自定义类继承UDF 注意 自定义函数名必须使用 evaluate 不然识别不到

public class MyUDFAddString extends UDF {
    /**
     * 定义函数名 evaluate
     * 实现将传入的String 增加后缀 ###
     *
     * @param col HIVE中使用函数时传入的数据
     * @return 一行数据
     */
    public String evaluate(String col) {
        return col + "###";
    }

}

② 将代码打包,添加jar包至HIVE中
        add jar /usr/local/soft/test/HiveCode15-1.0-SNAPSHOT.jar;

③ 创建临时自定义函数
        CREATE TEMPORARY FUNCTION my_udf as "com.shujia.udf.MyUDFAddString";
 

Hive调优

HIVE 调优:
    需要调优的几个方面:
        1.HIVE语句执行不了
        2.HIVE查询语句,在集群中执行时,数据无法落地
            HIVE执行时,一开始语句检查没有问题,生成了多个JOB,
            并且一开JOB中的Map 及 Reduce 正常运行,之后便报异常包括 OOM 异常等
        3.HIVE查询语句,执行时,Map或者Reduce端数据处理异常慢,导致整个执行效率低


    调优方式:
        1.分区、分桶
            为什么分区或者分桶?
            分区的好处,在扫描表时,会根据查询语句中的过滤条件,将固定分区中的数据加载至内存中
            避免了表的全表扫描。
            分桶好处? 在获取数据时,根据查询的数据,进行做hash操作,将需要获取的数据指定到具体的桶中
            ,这样只获取固定部分桶数据,减小了数据的加载量
        
        2.使用外部表
            外部表和普通表的区别? 删除数据时,外部表不会将HDFS中对应表路径中的数据删除

        3.选择适当的文件压缩格式
            1.对于刚采集过的源数据,需要用TextFile格式进行保存,需要保证源数据的格式及内容和原先一致
            2.对于处理过的数据,一般对数据进行压缩保存(需要考虑实际情况)

        4.命名要规范
            创建表时,需要遵守:
                如果数据存储在dwd中那么建表时需要将 dwd 放至 表的开端
                同时后面的业务名称需要和库名用 _ 进行分隔

        5.数据分层,表分离,但是也不要分的太散
            数据分层:
                将不同类型的数据,应当存储在不同库中,
                比如 维度表 应当存储在 维度库 、原始数据应当存储在ODS库中专门做管理
            表分离:
                在实际业务过程中,有一些表的维度比较大,单个表的存储压力大
                同时数据读取时,拉去的数据内容比较多,但是所需要的字段较少,浪费计算资源
                可以将表中相同类型的信息切分至多个表中,根据实际业务需要进行读取数据
                如果分的太散,那么也会造成数据冗余,并且加载表过多,计算慢

        6.分区裁剪 where过滤,先过滤,后join
            1.针对分区表数据,可以通过where条件进行过滤数据,之后再进行其他操作
            2.适当的使用一些子查询,将子查询中的数据进行初步过滤,然后再与其他表数据进行关联

        7.mapjoin(1.2以后自动默认启动mapjoin)

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