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Hive优化

作者:互联网

1.1 hive的随机抓取策略

理论上来说,Hive中的所有sql都需要进行mapreduce,但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程,把切片split的过程提前帮我们做了。 set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置,select字段名也是需要进行mapreduce的过程,默认是more)

Fetch抓取的模式
可以通过 set hive.fetch.task.conversion查看,有以下3种模式:
​
none:所有涉及hdfs的读取查询都走mapreduce任务;
mininal:在进行简单的select *,简单的过滤或涉及分区字段的过滤时走mr;
more:在mininal模式的基础上,增加了针对查询语句字段进行一些别名的计算操作。
以下HQL,mininal模式与more模式下都不会走mr任务:
SELECT
    sale_ord_id,
    store_id
FROM
    test_table
where 
    dt = '2021-01-01'
 limit 10;
 
以下HQL,mininal模式会走mr任务,more模式不会:
SELECT
    sale_ord_id,
    store_id,
    if(store_id > 20,1,0) as store_id_new
FROM
    test_table
where 
    dt = '2021-01-01'
 limit 10;

查看怎么将一个sql转化成一个MR任务的 explain sql语句 例如: explain select count(*) from stu_dy1_1; 更加详细的查看,例如: explain extended select count(*) from stu_dy1_1; 当你输入一个sql语句的时候,hive会将对其关键字进行截串,截完串之后,变成 都是一些TOK开头的一些东西,然后经过这样的抽象语法树,再转成具体的查询块, 最后变成逻辑查询计划

1.2 本地运行模式

大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,
有时 Hive 的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能
会比实际 job 的执行时间要多的多。对于大多数这种情况, Hive 可以通过本地模式在单台机
器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。
用户可以通过设置 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。
​
本地模式运行比集群模式块很多,33秒的任务降到2秒
更改为本地模式:
hive> set hive.exec.mode.local.auto=true
注意:
hive> set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728     ---> 128M
(默认值就是128)
表示加载文件的最大值,若大于该配置仍然会以集群的方式去运行。
97万行数据,50MB
当我们开发或者测试阶段,可以去使用本地模式进行运行,默认是集群模式
但是,这里有个问题,当我们去更改为本地模式的时候,在8088的页面上就看不到
任务的执行情况了。
​
测试:select count(*) from emp group by deptno;

1.3 并行计算

通过设置以下参数开启并行模式(默认是false)
set hive.exec.parallel=true;
​
注意:hive.exec.parallel.thread.number
(一次SQl计算中允许并行执行的job个数最大值,默认是8个)
​
举例:
select t1.n1,t2.n2 from (select count(ename) as n1 from emp) t1,(select count(dname) as n2 from dept) t2;
注意,有时候开启并行计算运行时间并没有不开启的快,那是因为,资源的问题。
需要两套资源,资源申请会浪费点时间,最多可以并行8个,默认是8个。
所以,并行的越多,不一定是越快,因为它涉及到一个资源申请的策略。

1.4 严格模式(理解为增加一些限制)

1.什么是Hive的严格模式 ​ hive中的一种模式,在该模式下禁止一些不好SQL的执行。

2.Hive的严格模式不允许哪些SQL执行2.1 禁止分区表全表扫描 分区表往往数据量大,如果不加分区查询会带来巨大的资源消耗 。例如以下分区表 SELECT DISTINCT(planner_id) FROM fracture_ins WHERE planner_id=5;

报错如下: ​ FAILED: Error in semantic analysis: No Partition Predicate Found for Alias “fracture_ins” Table "fracture_ins

解决如下: ​ SELECT DISTINCT(planner_id) FROM fracture_ins WHERE planner_id=5 AND hit_date=20120101;

2.2 禁止排序不加limit ​ 排序最终是要都进到一个Reduce中操作,防止reducer额外执行很长一段时间 ​ SELECT * FROM fracture_ins WHERE hit_date>2012 ORDER BY planner_id; ​ 出现如下错误 ​ FAILED: Error in semantic analysis: line 1:56 In strict mode,limit must be specified if ORDER BY is present planner_id ​ 解决方案就是增加一个limit关键字: ​ hive> SELECT * FROM fracture_ins WHERE hit_date>2012 ORDER BY planner_id LIMIT 100000;

2.3 禁止笛卡尔积 ​ 笛卡尔积是什么: A={a,b}, B={0,1,2},则 A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}

SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads; ​ 解决方法 ​ SELECT * FROM fracture_act JOIN fracture_ads WHERE fracture_act.planner_id = fracture_ads.planner_id;

3.Hive的严格模式怎样开启

// 查看当前严格模式的状态
set hive.mapred.mode;
// 设置为严格模式
set hive.mapred.mode=strict;
// 设置为非严格模式
set hive.mapred.mode=nostrict;
注意,这里的严格模式和动态分区的那个严格模式半毛钱关系没有)
通过设置以下参数开启严格模式:
set hive.mapred.mode=strict;
(默认为:nonstrict非严格模式)
​
查询限制:
1、对于分区表,必须添加where对于分区字段的条件过滤
2、order by 语句必须包含limit输出限制
3、限制执行笛卡尔积的查询
这些限制是帮助我们提高查询效率的。

1.5 Hive排序(掌握distribute by和sort by) 回顾

order by 对于查询结果做全排序,只允许有一个reduce处理
(注意:它会把我们所有的字段或者查询结果全部放在一个reduce里进行处理
当数据量较大时候,有可能reduce执行不完,所以,我们以后把这个给弃用掉)
​
**   sort by 对于单个reduce进行排序 但是我们将每个reduce里面进行排序,没有考虑到
每个reduce之间的排序。所以我们引出下一个
**   distribute by 分区排序,通常结合sort by一起使用
(distribute by column sort by column asc|desc)
​
cluster by 相当于distribute by + sort by  (注意,虽然是两个结合,但是我们也不去用它
原因很简单,cluster by不能通过asc desc的方式指定排序方式规则)

1.6 Hive join数据倾斜(相当重要,记住这块,面试到hive数据倾斜稳过)

1、小表join小表 不管他

2、小表join大表 map-join

3、大表join大表 map-side

考虑会不会发生reduce,并且考虑reduce压力是否大(是否会出现某个reduce数据量庞大的情况)

join计算的时候,将小表(驱动表)放在join的左边
Map join:在Map端完成join
两种实现方式:
1、sql方式,在sql语句中添加Mapjoin标记(mapjoin hint)
>>语法:
select /*+MAPJOIN(smallTable)*/ smallTable.key bigTable.value from smallTable join bigTable on smallTable.key=bigTable.key;
2、自动开启mapjoin
通过修改以下配置启用自动的mapjoin:
set hive.auto.convert.join=true;
(注意:该参数为true的时候,Hive自动对左边的表统计量,如果
是小表,就加入到内存,即对小表使用Mapjoin)
​
相关配置参数
  hive.mapjoin.smalltable.filesize;(默认25M,大表小表判断的阈值,如果表的大小小于该值则会被加载到内存中运行。)
  hive.ignore,mapjoin.hint;(默认值:true;是否忽略mapjoin hint的标记)
  hive.auto.convert.join.noconditionaltask;(默认值:true;将普通的join转换为mapjoin时,是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin)
  hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size;(将多个mapjoin转化为一个mapjoin时,这个表的最大值)
3、尽可能使用相同的连接键,如果不同,多一个join就会多开启一个mapreduce,执行速度变得慢。
4、大表join大表(当两个都是大表的时候,只能发生reduce了,但是这里有两个优化策略)(面试的时候说,加分)
  a: 空key过滤:
    有时join超时是因为某些key对应的数据太多,而相同key对应的数据都会发送到相同的 reducer上,从而导致内存不够。
    此时我们应该仔细分析这些异常的key,很多情况下,这些key对应的数据是异常数据,我们需要在SQL语句中进行过滤。
    但是这个的前提条件是异常数据,但是我们一般拿到的数据都是经过ETL数据清洗过后的,一般影响不大,面试的时候可以说。
  b: 空key转换:
    有时虽然某个key为空对应的数据很多,但是相应的数据不是异常数据,必须要包含在join的结果中,
    此时我们可以表a中key为空的字段赋随机的值,使得数据随机均匀地分不到不同的 reducer上。
    但是我们一般拿到的数据都是经过ETL数据清洗过后的,规则数据,一般影响不大,面试的时候可以说。
5、Map-Side聚合
通过设置以下参数开启在Map端的聚合
set hive.map.aggr=true;(一定要进行开启,虽然进行了两个mapreduce,但是当数据倾斜发生的时候,很多时候会根本跑不出结果,卡死在99%或者100%,慢总比出不来结果要好)!!!!!!!
相关配置参数
  hive. groupby mapaggr. checkinterval;
  map端 igroup by执行聚合时处理的多少行数据(默认:10000
  hive.map.aggr.hash.min.reduction;比例(若聚合之后的数据100大该0.5,map端聚合使用的内存的最大值
  hive.mapaggr.hashforce.flush.memory.threshold;map端做聚合操作是has表的最大可用内容,大于该值则会触发fush
  hive.groupby.skewindata-是否对 GroupBy产生的数据倾斜做优化,默认为false(十分重要!!!)
6、数据倾斜,尽可能地让我们的数据散列到不同的reduce里面去,负载均衡

1.7 合并小文件

Hive优化
合并小文件
文件数目小,容易在文件存储端造成压力,给hdfs造成压力,影响效率
设置合并属性
  是否合并map输出文件: hive.merge.mapfiles=true
  是否合并reduce输出文件: hive.merge.mapredfiles=true
  合并文件的大小: hive.merge.size.per.task=256*1000*1000
去重统计
数据量小的时候无所谓,数据量大的情况下,由于 COUNT DISTINCT操作需要用一个 Reduce Task来完成,
这一个 Reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个JOb很难完成,一般 COUNT DISTINCT使用先 GROUP BY再COUNT的方式替换

1.8 控制map和reduce的数量(一般情况下我们不去动它)

控制Hive中Map以及 Reduce的数量
Map数量相关的参数
mapred.max.split.size;一个split的最大值,即每个map处理文件的最大值
mapred.min.split.size.per.node个节点上split的最小值
mapred.min.split.size.per.rack一个机架上spit的最小值
Reduce数量相关的参数
mapred.reduce.tasks;强制指定reduce任务的数量
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer每个reduce任务处理的数据量
hive.exec.reducers.max每个任务最大的reduce数

1.9 JVM重用

当我们的小文件个数过多,task个数过多,需要申请的资源过多的时候,我们可以先申请一部分资源,全部执行完毕后再释放,
比我们申请一个释放一个要快。
通过 set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=n;来设置
(n为task插槽个数)
缺点:
设置开启后,task插槽会一直占用资源,无论是否有task进行,直到所有的task,
即整个job全部执行完毕后,才会释放所有的task插槽,所以我们要合理地设置这个n
(比如,我们设置申请了10个,但是现在来了6个,剩下4个插槽会在job全部执行完毕之前一直占用资源)

标签:join,reduce,hive,Hive,模式,优化,id
来源: https://www.cnblogs.com/Longtianm/p/16406721.html