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HIVE调优之开发调优(2)
|Hive
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目录

  1. Hadoop 框架计算特性
  2. 优化常用手段
  3. 排序选择
  4. 怎样做笛卡尔积
  5. 怎样写 in/exists 语句
  6. 设置合理的 maptask 数量
  7. 小文件合并
  8. 设置合理的 reduceTask 的数量
  9. 合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling
  10. 合理利用分区：Partition
  11. Join 优化
  12. Group By 优化
  13. 合理利用文件存储格式
  14. 本地模式执行 MapReduce
  15. 并行化处理
  16. 设置压缩存储

Hadoop 框架计算特性

  1. 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题

  2. jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次 汇总，产生十几个 jobs，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的

  3. sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇总合并优化，使 数据倾斜不成问题

  4. count(distinct userid)，在数据量大的情况下，效率较低，如果是多 count(distinct userid,month)效率更低，因为 count(distinct)是按 group by 字段分组，按 distinct 字段排序， 一般这种分布方式是很倾斜的，比如 PV 数据，淘宝一天 30 亿的 pv，如果按性别分组，分 配 2 个 reduce，每个 reduce 期望处理 15 亿数据，但现实必定是男少女多

优化常用手段

  1. 好的模型设计事半功倍

  2. 解决数据倾斜问题

  3. 减少 job 数

  4. 设置合理的 MapReduce 的 task 数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用 160个 reduce，那是相当的浪费，1 个足够)

  5. 了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。这是通用的算法优化，但 算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题

  6. 数据量较大的情况下，慎用 count(distinct)，group by 容易产生倾斜问题

  7. 对小文件进行合并，是行之有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响

  8. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优

排序选择

  • cluster by：对同一字段分桶并排序，不能和 sort by 连用

  • distribute by + sort by：分桶，保证同一字段值只存在一个结果文件当中，结合 sort by 保证 每个 reduceTask 结果有序

  • sort by：单机排序，单个 reduce 结果有序

  • order by：全局排序，缺陷是只能使用一个 reduce

一定要区分这四种排序的使用方式和适用场景

怎样做笛卡尔积

当 Hive 设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict）时，不允许在 HQL 语句中出现笛卡尔积， 这实际说明了 Hive 对笛卡尔积支持较弱。因为找不到 Join key，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。

当然也可以使用 limit 的办法来减少某个表参与 join 的数据量，但对于需要笛卡尔积语义的 需求来说，经常是一个大表和一个小表的 Join 操作，结果仍然很大（以至于无法用单机处 理），这时 MapJoin才是最好的解决办法。MapJoin，顾名思义，会在 Map 端完成 Join 操作。 这需要将 Join 操作的一个或多个表完全读入内存。

PS：MapJoin 在子查询中可能出现未知 BUG。在大表和小表做笛卡尔积时，规避笛卡尔积的 方法是，给 Join 添加一个 Join key，原理很简单：将小表扩充一列 join key，并将小表的条目复制数倍，join key 各不相同；将大表扩充一列 join key 为随机数。

精髓就在于复制几倍，最后就有几个 reduce 来做，而且大表的数据是前面小表扩张 key 值 范围里面随机出来的，所以复制了几倍 n，就相当于这个随机范围就有多大 n，那么相应的， 大表的数据就被随机的分为了 n 份。并且最后处理所用的 reduce 数量也是 n，而且也不会出现数据倾斜。

怎样写 in/exists 语句

虽然经过测验，hive1.2.1 也支持 in/exists 操作，但还是推荐使用 hive 的一个高效替代方案：left semi join

比如说：

select a.id, a.name from a where a.id in (select b.id from b);
select a.id, a.name from a where exists (select id from b where a.id = b.id);

应该转换成：

select a.id, a.name from a left semi join b on a.id = b.id;

设置合理的 maptask 数量

  1. Map 数过大

    Map 阶段输出文件太小，产生大量小文件

    初始化和创建 Map 的开销很大

  2. Map 数太小

    文件处理或查询并发度小，Job 执行时间过长

    大量作业时，容易堵塞集群

在 MapReduce 的编程案例中，我们得知，一个MR Job的 MapTask 数量是由输入分片 InputSplit 决定的。而输入分片是由 FileInputFormat.getSplit()决定的。一个输入分片对应一个 MapTask， 而输入分片是由三个参数决定的：

设置map任务数量

输入分片大小的计算是这么计算出来的：

long splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

默认情况下，输入分片大小和 HDFS 集群默认数据块大小一致，也就是默认一个数据块，启 用一个 MapTask 进行处理，这样做的好处是避免了服务器节点之间的数据传输，提高 job 处理效率

两种经典的控制 MapTask 的个数方案：减少 MapTask 数或者增加 MapTask 数

  1. 减少 MapTask 数是通过合并小文件来实现，这一点主要是针对数据源
  2. 增加 MapTask 数可以通过控制上一个 job 的 reduceTask 个数

因为 Hive 语句最终要转换为一系列的 MapReduce Job 的，而每一个 MapReduce Job 是由一 系列的 MapTask 和 ReduceTask 组成的，默认情况下， MapReduce 中一个 MapTask 或者一个 ReduceTask 就会启动一个 JVM 进程，一个 Task 执行完毕后， JVM 进程就退出。这样如果任 务花费时间很短，又要多次启动 JVM 的情况下，JVM 的启动时间会变成一个比较大的消耗， 这个时候，就可以通过重用 JVM 来解决：

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=5

小文件合并

文件数目过多，会给 HDFS 带来压力，并且会影响处理效率，可以通过合并 Map 和 Reduce 的 结果文件来消除这样的影响：

set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小
set mapred.max.split.size=256000000; ##每个 Map 最大分割大小
set mapred.min.split.size.per.node=1; ##一个节点上 split 的最少值
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; ##执行 Map 前进行小文件合并

设置合理的 reduceTask 的数量

Hadoop MapReduce 程序中，reducer 个数的设定极大影响执行效率，这使得 Hive 怎样决定 reducer 个数成为一个关键问题。遗憾的是 Hive 的估计机制很弱，不指定 reducer 个数的情 况下，Hive 会猜测确定一个 reducer 个数，基于以下两个设定：

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为 256000000）
hive.exec.reducers.max（默认为 1009）
mapreduce.job.reduces=-1（设置一个常量 reducetask 数量）

计算 reducer 数的公式很简单： N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1) 通常情况下，有必要手动指定 reducer 个数。考虑到 map 阶段的输出数据量通常会比输入有大幅减少，因此即使不设定 reducer 个数，重设参数 2 还是必要的。

依据 Hadoop 的经验，可以将参数 2 设定为 0.95*(集群中 datanode 个数)。

合并 MapReduce 操作

Multi-group by 是 Hive 的一个非常好的特性，它使得 Hive 中利用中间结果变得非常方便。 例如：

FROM (SELECT a.status, b.school, b.gender FROM status_updates a JOIN profiles b ON (a.userid =
b.userid and a.ds='2009-03-20' ) ) subq1
INSERT OVERWRITE TABLE gender_summary PARTITION(ds='2009-03-20')
SELECT subq1.gender, COUNT(1) GROUP BY subq1.gender
INSERT OVERWRITE TABLE school_summary PARTITION(ds='2009-03-20')
SELECT subq1.school, COUNT(1) GROUP BY subq1.school

上述查询语句使用了 multi-group by 特性连续 group by 了 2 次数据，使用不同的 group by key。 这一特性可以减少一次 MapReduce 操作

合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling

Bucket 是指将数据以指定列的值为 key 进行 hash，hash 到指定数目的桶中。这样就可以支 持高效采样了。如下例就是以 userid 这一列为 bucket 的依据，共设置 32 个 buckets

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,
 page_url STRING, referrer_url STRING,
 ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')
 COMMENT 'This is the page view table'
 PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)
 CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS
 ROW FORMAT DELIMITED
 FIELDS TERMINATED BY '1'
 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '2'
 MAP KEYS TERMINATED BY '3'
 STORED AS SEQUENCEFILE;

通常情况下，Sampling 在全体数据上进行采样，这样效率自然就低，它要去访问所有数据。 而如果一个表已经对某一列制作了 bucket，就可以采样所有桶中指定序号的某个桶，这就 减少了访问量。

如下例所示就是采样了 page_view 中 32 个桶中的第三个桶的全部数据：

SELECT * FROM page_view TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 32);

如下例所示就是采样了 page_view 中 32 个桶中的第三个桶的一半数据：

SELECT * FROM page_view TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 64);

合理利用分区：Partition

Partition 就是分区。分区通过在创建表时启用 partitioned by 实现，用来 partition 的维度并不 是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时 可以采用 where 语句，形似 where tablename.partition_column = a 来实现。

创建含分区的表

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,
 page_url STRING, referrer_url STRING,
 ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')
PARTITIONED BY(date STRING, country STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '1'
STORED AS TEXTFILE;

载入内容，并指定分区标志

load data local inpath '/home/hadoop/pv_2008-06-08_us.txt' into table page_view
partition(date='2008-06-08', country='US');

查询指定标志的分区内容

SELECT page_views.* FROM page_views
 WHERE page_views.date >= '2008-03-01' AND page_views.date <= '2008-03-31' AND
page_views.referrer_url like '%xyz.com';

Join 优化

总体原则：

  1. 优先过滤后再进行 Join 操作，最大限度的减少参与 join 的数据量

  2. 小表 join 大表，最好启动 mapjoin

  3. Join on 的条件相同的话，最好放入同一个 job，并且 join 表的排列顺序从小到大

在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作 符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加 载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生 OOM 错误的几率。对于一条语句 中有多个 Join 的情况，如果 Join 的条件相同，比如查询

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
JOIN newuser x ON (u.userid = x.userid);

如果 Join 的 key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 任务，而不 是”n”个，在做 OUTER JOIN 的时候也是一样

如果 join 的条件不相同，比如：

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
 SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
 JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
 JOIN newuser x on (u.age = x.age);

Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的

--先 page_view 表和 user 表做链接
INSERT OVERWRITE TABLE tmptable
 SELECT * FROM page_view p JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
-- 然后结果表 temptable 和 newuser 表做链接
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
 SELECT x.pageid, x.age FROM tmptable x JOIN newuser y ON (x.age = y.age);

在编写 Join 查询语句时，如果确定是由于 join 出现的数据倾斜，那么请做如下设置：

set hive.skewjoin.key=100000; // 这个是 join 的键对应的记录条数超过这个值则会进行 分拆，值根据具体数据量设置
set hive.optimize.skewjoin=true; // 如果是 join 过程出现倾斜应该设置为 true

Group By 优化

1. Map 端部分聚合

并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进 行部分聚合，最后在Reduce 端得出最终结果。

MapReduce 的 combiner 组件参数包括：

set hive.map.aggr = true 是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 在 Map 端进行聚合操作的条目数目

2. 使用 Group By 有数据倾斜的时候进行负载均衡

set hive.groupby.skewindata = true

当 sql 语句使用 groupby 时数据出现倾斜时，如果该变量设置为 true，那么 Hive 会自动进行 负载均衡。策略就是把 MR 任务拆分成两个：第一个先做预汇总，第二个再做最终汇总

在 MR 的第一个阶段中，Map 的输出结果集合会缓存到 maptaks 中，每个 Reduce 做部分聚 合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中， 从而达到负载均衡的目的；第二个阶段 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成 最终的聚合操作。

合理利用文件存储格式

创建表时，尽量使用 orc、parquet 这些列式存储格式，因为列式存储的表，每一列的数据在 物理上是存储在一起的，Hive 查询时会只遍历需要列数据，大大减少处理的数据量。

本地模式执行 MapReduce

Hive 在集群上查询时，默认是在集群上 N 台机器上运行， 需要多个机器进行协调运行，这 个方式很好地解决了大数据量的查询问题。但是当 Hive 查询处理的数据量比较小时，其实 没有必要启动分布式模式去执行，因为以分布式方式执行就涉及到跨网络传输、多节点协调 等，并且消耗资源。这个时间可以只使用本地模式来执行 mapreduce job，只在一台机器上 执行，速度会很快。启动本地模式涉及到三个参数：

本地模式

set hive.exec.mode.local.auto=true 是打开 hive 自动判断是否启动本地模式的开关，但是只 是打开这个参数并不能保证启动本地模式，要当 map 任务数不超过
hive.exec.mode.local.auto.input.files.max 的个数并且 map 输入文件大小不超过
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 所指定的大小时，才能启动本地模式。

并行化处理

一个 hive sql 语句可能会转为多个 mapreduce Job，每一个 job 就是一个 stage，这些 job 顺序 执行，这个在 cli 的运行日志中也可以看到。但是有时候这些任务之间并不是是相互依赖的， 如果集群资源允许的话，可以让多个并不相互依赖 stage 并发执行，这样就节约了时间，提 高了执行速度，但是如果集群资源匮乏时，启用并行化反倒是会导致各个 job 相互抢占资源 而导致整体执行性能的下降。启用并行化：

set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=8; //同一个 sql 允许并行任务的最大线程数

设置压缩存储

1. 压缩的原因

Hive 最终是转为 MapReduce 程序来执行的，而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO，要解决性能瓶颈，最主要的是减少数据量，对数据进行压缩是个好的方式。压缩 虽然是减少了数据量，但是压缩过程要消耗 CPU 的，但是在 Hadoop 中， 往往性能瓶颈不 在于 CPU，CPU 压力并不大，所以压缩充分利用了比较空闲的 CPU

2. 常用压缩方法对比

压缩格式对比

各个压缩方式所对应的 Class 类：

压缩格式对应的类

3. 压缩方式的选择

  1. 压缩比率

    压缩比

  2. 压缩解压缩速度

    压缩时间

  3. 是否支持 Split

    压缩

4. 压缩使用

Job 输出文件按照 block 以 GZip 的方式进行压缩：

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true // 默认值是 false
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK // 默认值是 Record
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

Map 输出结果也以 Gzip 进行压缩：

set mapred.map.output.compress=true
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

对 Hive 输出结果和中间都进行压缩：

set hive.exec.compress.output=true // 默认值是 false，不压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true // 默认值是 false，为 true 时 MR 设置的压缩才启用
Author: Tunan
Link: http://yerias.github.io/2018/11/13/hive/13/
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