Hive优化的十大方法

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)*/ 

一. 表连接优化

  1. 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) /
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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};
sql 语句

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

  1. 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=?

  1. 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

Hive优化的十大方法

解决方案:参数调节

set hive.map.aggr=true

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