Hive

HiveSQL优化

Posted by JustDoDT on July 29, 2019

Hive 优化目标

  • 在有限的资源下，执行效率更高

  • 常见问题
    • 数据倾斜
    • map 数设置
    • reduce 数设置
    • 其他
  • Hive 执行
    • HQL –> Job —> Map/Reduce
    • 执行计划
      • explain [extended] hql
      • 样例
      • select col,count(1) from test2 group by col;
      • explain select col,count(1) from test2 group by col;

Hive 表优化

  • Hive 表优化

    • 分区

        • set hive.exec.dynamic.partition=true;
        • set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
        • 静态分区
        • 动态分区

    • 分桶

        • set hive.enforce.bucketing=true;
        • set hive.enforce.sorting=true;

      • 数据

        • 相同数据尽量聚集在一起

Hive Job 优化

  • 并行化执行
    • 每个查询被 hive 转化成多个阶段，有些阶段关联性不大，则可以并行化执行，减少执行时间
    • set hive.exec.parallel = true；
    • set hive.exec.parallel.thread.numbe=8;
  • 本地化执行
    • 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
    • set hive.exec.mode.local.auto=true;
    • 当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式:
  • job 合并输入小文件
    • set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
    • 合并文件数由mapred.max.split.size限制的大小决定
  • job 合并输出小文件
    • set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;当输出文件平均小于该值，启动新job合并文件
    • set hive.merge.size.per.task=64000000;合并之后的文件大小
  • JVM 重用
    • set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=20;
    • JVM 重利用可以使得 Job 长时间保留 slot ,直到作业结束，这在对于有较多任务和较多小文件的任务是非常有意义的，减少执行时间。当然这个值不能设置过大，因为有些作业会有reduce任务，如果reduce任务没有完成，则map任务占用的slot不能释放，其他的作业可能就需要等待。
  • 数据压缩
    • set hive.exec.compress.output=true;
    • set mapred.output.compreession.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
    • set mapred.output.compression.type=BLOCK;
    • set hive.exec.compress.intermediate=true;
    • set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
    • set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;
    • 中间压缩就是处理hive查询的多个job之间的数据，对于中间压缩，最好选择一个节省cpu耗时的压缩方式
    • hive查询最终的输出也可以压缩

Hive Map 优化

  • set mapred.map.tasks =10; 无效

  • (1)默认map个数

    • default_num=total_size/block_size;

  • (2)期望大小

    • goal_num=mapred.map.tasks;

  • (3)设置处理的文件大小

    • split_size=max(mapred.min.split.size,block_size);
    • split_num=total_size/split_size;

  • (4)计算的map个数

    • compute_map_num=min(split_num,max(default_num,goal_num))

  • 经过以上的分析，在设置map个数的时候，可以简答的总结为以下几点：

    • 增大mapred.min.split.size的值
    • 如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks为一个较大的值
    • 如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size为一个较大的值
    • 情况1：输入文件size巨大，但不是小文件
    • 情况2：输入文件数量巨大，且都是小文件，就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行，需要使用combineFileInputFormat将多个input path合并成一个InputSplit送给mapper处理，从而减少mapper的数量。

  • map端聚合

    • set hive.map.aggr=true;

  • 推测执行

    • mapred.map.tasks.apeculative.execution

Hive Shuffle 优化

  • Map端

    • io.sort.mb
    • io.sort.spill.percent
    • min.num.spill.for.combine
    • io.sort.factor
    • io.sort.record.percent

  • Reduce端

    • mapred.reduce.parallel.copies
    • mapred.reduce.copy.backoff
    • io.sort.factor
    • mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
    • mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
    • mapred.job.shuffle.input.buffer.percent

Hive Reduce 优化

  • 需要reduce操作的查询

    • group by,join,distribute by,cluster by…
    • order by比较特殊,只需要一个reduce
    • sum,count,distinct…
    • 聚合函数
    • 高级查询

  • 推测执行

    • mapred.reduce.tasks.speculative.execution
    • hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution

  • Reduce优化

    • numRTasks = min[maxReducers,input.size/perReducer]
    • maxReducers=hive.exec.reducers.max
    • perReducer = hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
    • hive.exec.reducers.max 默认 ：999
    • hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 默认:1G
    • set mapred.reduce.tasks=10;直接设置
    • 计算公式

Hive 查询操作优化

  • join优化

    • 关联操作中有一张表非常小
    • 不等值的链接操作
    • set hive.auto.current.join=true;
    • hive.mapjoin.smalltable.filesize默认值是25mb
    • select /*+mapjoin(A)*/ f.a,f.b from A t join B f on (f.a=t.a)
    • hive.optimize.skewjoin=true;如果是Join过程出现倾斜，应该设置为true
    • 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优化
    • mapjoin
    • 简单总结下,mapjoin的使用场景:

  • Bucket join

    • 两个表以相同方式划分桶

    • 两个表的桶个数是倍数关系

    • crete table order(cid int,price float) clustered by(cid) into 32 buckets;

    • crete table customer(id int,first string) clustered by(id) into 32 buckets;

    • select price from order t join customer s on t.cid=s.id

  • join 优化前

    • select m.cid,u.id from order m join customer u on m.cid=u.id where m.dt=’2013-12-12’;

  • join优化后

    • select m.cid,u.id from (select cid from order where dt=’2013-12-12’)m join customer u on m.cid=u.id;

  • group by 优化

    • hive.groupby.skewindata=true;如果是group by 过程出现倾斜 应该设置为true
    • set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;–这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行优化

  • count distinct 优化

    • 优化前

      • select count(distinct id) from tablename

    • 优化后

      • select count(1) from (select distinct id from tablename) tmp;
      • select count(1) from (select id from tablename group by id) tmp;

    • 优化前

      • select a,sum(b),count(distinct c),count(distinct d) from test group by a

    • 优化后

      • select a,sum(b) as b,count(c) as c,count(d) as d from(select a,0 as b,c,null as d from test group by a,c union all select a,0 as b,null as c,d from test group by a,d union all select a,b,null as c,null as d from test)tmp1 group by a;

参考文档

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