2023.11.17-hive调优的常见方式

0.设置hive参数

1.数据压缩

2.hive数据存储格式

3.fetch抓取策略

4.本地模式

5.join优化操作

6.SQL优化(列裁剪,分区裁剪,map端聚合,count(distinct),笛卡尔积)

6.1 列裁剪:

6.2 分区裁剪:

6.3 map端聚合(group by):

6.4 count(distinct):

6.5 笛卡尔积:

7.动态分区

8.MapReduce并行度调整

9.并行执行严格模式

并发(看起来是同时,其实是超快速切换):

并行(真正的同时):

9.1hive提供一种严格模式

10.JVM重用

11.推测执行

12.执行计划explain

hive官方配置url: Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation

本地模式:默认是false关闭的,适用于小任务

并行执行和严格模式:默认是false关闭的,需要自己的资源足够足,比较空闲才有用,否则也并行不起来

explain执行计划是辅助调优的,属于查看,也是要自己手动去查

0.设置hive参数

hive参数配置的意义: 开发Hive应用/调优时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么我设定的参数没有起作用？这是对hive参数配置几种方式不了解导致的!

hive参数设置范围 : 配置文件参数 > 命令行参数 > set参数声明

hive参数设置优先级: set参数声明 > 命令行参数 > 配置文件参数

注意: 一般执行SQL需要指定的参数, 都是通过 set参数声明方式进行配置,因为它属于当前会话的临时设置,断开后就失效了

1.数据压缩

做压缩,提升传输文件的效率,减少了占用的内存,减少map到reduce的传输量

-- 开启压缩(map阶段或者reduce阶段)
--开启hive支持中间结果的压缩方案
set hive.exec.compress.intermediate; -- 查看默认
set hive.exec.compress.intermediate=true ;
--开启hive支持最终结果压缩
set hive.exec.compress.output; -- 查看默认
set hive.exec.compress.output=true;

--开启MR的map端压缩操作
set mapreduce.map.output.compress; -- 查看默认
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置mapper端压缩的方案
set mapreduce.map.output.compress.codec; -- 查看默认
set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

-- 开启MR的reduce端的压缩方案
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
-- 设置reduce端压缩的方案
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--设置reduce的压缩类型
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

2.hive数据存储格式

之前的内容

https://blog.csdn.net/m0_49956154/article/details/134444484?spm=1001.2014.3001.5501

行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。

行存储: textfile和squencefile
   优点: 每行数据连续存储 select * from 表名; 查询速度相对较快
   缺点: 每列类型不一致,空间利用率不高 select 列名 from 表名; 查询速度相对较慢
列存储: orc和parquet
   优点: 每列数据连续存储 select 列名 from 表名; 查询速度相对较快
   缺点: 因为每行数据不是连续存储 select * from 表名;查询速度相对较慢

注意: ORC文件格式的数据, 默认内置一种压缩算法:zlib , 在实际生产中一般会将ORC压缩算法替换为 snappy使用,格式为: STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY")

存储依赖压缩

行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。

3.fetch抓取策略

能不走MR,就不走MR

以下是查询sql时不走mr的情况

1) 全表扫描
2) 查询某个列数据
3) 执行一些简答查询操作
4) 执行limit操作

而这些操作, 没有走MR原因, 就是hive默认以及开启本地抓取的策略方案:

hive.fetch.task.conversion: 设置本地抓取策略
   可选:
       more (默认值): 可以保证在执行全表扫描, 查询某几个列, 进度limit操作,还有简单条件查询4种情况都不会走MR
       minimal : 保证执行全表扫描以,查询某几个列,简单limit操作,3种情况可以不走MR
       none : 全部的查询的SQL 都执行MR

4.本地模式

让MR能走本地,就走本地(小任务能自己干就自己干)

如何开启:
   set hive.exec.mode.local.auto=true; 默认值为: false

开启本地模式后, 在什么情况下执行本地MR: 只有当输入的数据满足以下两个特性后, 才会执行本地MR
   set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560; 默认为 128M
       设置本地MR最大处理的数据量
   set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10; 默认值为4
       设置本地MR最大处理的文件的数量

5.join优化操作

帮助reduce分担一部分工作量,提高效率,join也有解决数据倾斜的作用,符合小表条件,提前join

小表join大表:

Map端Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。

大表join大表:

能在join之前过滤操作, 一定要在join前过滤, 以减少join的数据量, 从而提升效率

如果join字段上, 有很多的空值null值,获取其他无效数据, 这些值越多就会导致出现数据倾斜,用rand()解决

6.SQL优化(列裁剪,分区裁剪,map端聚合,count(distinct),笛卡尔积)

6.1 列裁剪:

(只读取sql语句需要的字段,查询中所需要用到的列，而忽略其他列,节省读取开销,提升效率)

hive.optimize.cp=true;

6.2 分区裁剪:

如果操作的表是一张分区表, 那么建议一定要带上分区字段, 以减少扫描的数据量, 从而提升效率

hive.optimize.pruner=true

6.3 map端聚合(group by):

两个reduce,一个解决效率,一个解决倾斜

方案一:
--（1）是否在Map端进行聚合，默认为True
set hive.map.aggr = true;
--（2）在Map端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;

方案二: 官方称为负载均衡
--（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）
set hive.groupby.skewindata = true;
第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce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的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MR Job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。

6.4 count(distinct):

找了group by进行去重和分组,再去进行统计操作,这样的做法, 虽然会运行两个MR, 但是当数据量足够庞大的时候, 此操作绝对是值得的, 如果数据量比较少, 此操作效率更低

-- count(distinct)优化
set hive.optimize.countdistinct; -- 默认就是true
set hive.optimize.countdistinct = true;



原有:
           select count(distinct ip) from ip_tab;
       优化:
           select
           count(ip)
           from
           (select ip from ip_tab group by ip) tmp;

6.5 笛卡尔积:

避免笛卡尔积:

1) 表join的时候要加on条件，同时避免无效的on条件
2) 关联条件不要放置在where语句, 因为底层, 先产生笛卡尔积然后基于where进行过滤 , 建议放置on条件上
3) 如果实际开发中无法确定表与表关联条件建议与数据管理者重新对接, 避免出现问题

7.动态分区

本来进行分区的时候是手动,比如year=2023,设置动态分区就可以自动分配,动态生成分区目录

默认是严格模式:strict,老版本需要手动关闭严格模式后,才能使用动态分区,新版本可以不关

非严格模式:nonstrict 就是动态分区支持

作用: 帮助一次性灌入多个分区的数据
参数:
   set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; -- 开启非严格模式默认为 strict(严格模式)
   set hive.exec.dynamic.partition=true; -- 开启动态分区支持, 默认就是true

可选的参数:
   set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000; -- 在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。
   set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100; -- 每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区
   set hive.exec.max.created.files=100000; -- 整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件

8.MapReduce并行度调整

分解和合并的数量并不是越多越好,就像班上不能人人都是一个组,要根据实际需求调整

一个块对应一个map任务,一个结果对应一个reduce

如何调整mapTask数量:

小文件场景:当input的文件都很小,把小文件进行合并归档,减少map数, 设置map数量:

-- 每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
set mapred.max.split.size=256000000;
-- 一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=1;
-- 一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=1;
-- 执行Map前进行小文件合并默认CombineHiveInputFormat
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

大文件场景: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。

-- 查看reduces数量
-- 该值默认为-1，由hive自己根据任务情况进行判断。
set mapred.reduce.tasks;
set mapreduce.job.reduces;
-- （1）每个Reduce处理的数据量默认是256MB左右
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
-- （2）每个任务最大的reduce数，默认为1009;
set hive.exec.reducers.max=1009;