Hive3 - 性能优化

Posted 2023-01-12 小毕超

一、存储格式修改

Hive数据存储的本质还是HDFS，所有的数据读写都基于HDFS的文件来实现，为了提高对HDFS文件读写的性能，Hive中提供了多种文件存储格式：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等，Hive 默认情况下为了避免各种编码及数据错乱的问题使用的是 TextFile 格式存储。

在 Hive 中指定存储格式通过stored关键字进行：

1. SequenceFile格式存储

SequenceFile是Hadoop里用来存储序列化的键值对即二进制的一种文件格式，以二进制的KV形式存储数据，与底层交互更加友好，性能更快，可已被压缩、分割，从而优化磁盘利用率和I/O，支持并行操作数据，查询效率高。

create table test_xbc10(
       id int,
       name string
)
row format delimited
fields terminated by ","
lines terminated by '\\n'
stored as sequencefile;

2. Parquet 格式存储

Parquet是Hadoop生态圈中主流的列式存储格式，是一种支持嵌套数据模型对的列式存储系统，作为大数据系统中OLAP查询的优化方案，它已经被多种查询引擎原生支持，并且部分高性能引擎将其作为默认的文件存储格式。通过数据编码和压缩，以及映射下推和谓词下推功能，Parquet的性能也较之其它文件格式有所提升。

create table test_xbc11(
       id int,
       name string
)
row format delimited
fields terminated by ","
lines terminated by '\\n'
stored as parquet;

3. ORC 格式存储及索引

ORC 最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗。

create table test_xbc12(
       id int,
       name string
)
row format delimited
fields terminated by ","
lines terminated by '\\n'
stored as orc;

ORC 文件索引

ORC提供了两种索引机制：Row Group Index 和 Bloom Filter Index可以帮助提高查询ORC文件的性能，当用户写入数据时，可以指定构建索引，当用户查询数据时，可以根据索引提前对数据进行过滤，避免不必要的数据扫描。

1. Row Group Index

一个ORC文件包含一个或多个stripes(groups of row data)，每个stripe中包含了每个column的min/max值的索引数据，当查询中有<,>,=的操作时，会根据min/max值，跳过扫描不包含的stripes。

创建该类型索引，需要在建表时，指定表参数 "orc.create.index"="true" ，需要注意的是，为了使Row Group Index有效利用，向表中加载数据时，必须对需要使用索引的字段进行排序，否则，min/max会失去意义。另外，这种索引主要用于数值型字段的范围查询过滤优化上。

开启索引配置：

set hive.optimize.index.filter=true;

创建表，并构建索引：

create table test_xbc13(
       id int,
       name string
)
row format delimited
fields terminated by ","
lines terminated by '\\n'
stored as orc tblproperties ("orc.create.index"="true");

2. Bloom Filter Index

建表时候，通过表参数”orc.bloom.filter.columns”=”columnName……”来指定为哪些字段建立BloomFilter索引，这样，在生成数据的时候，会在每个stripe中，为该字段建立BloomFilter的数据结构，当查询条件中包含对该字段的=号过滤时候，先从BloomFilter中获取以下是否包含该值，如果不包含，则跳过该stripe。

创建表，并构建索引：

create table test_xbc13(
       id int,
       name string
)
row format delimited
fields terminated by ","
lines terminated by '\\n'
stored as orc tblproperties ("orc.create.index"="true","orc.bloom.filter.columns"="id,name");

ORC 矢量化查询

Hive 默认查询时，执行引擎一次处理一行，而矢量化查询执行是一种Hive针对ORC文件操作的特性，目的是按照每批1024行读取数据，并且一次性对整个记录整合（而不是对单条记录）应用操作，提升了像过滤, 联合, 聚合等等操作的性能。

注意：要使用矢量化查询执行，就必须以ORC格式存储数据。

set hive.vectorized.execution.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;

二、数据压缩

Hive底层是运行的MapReduce程序，磁盘I/O操作、网络数据传输、shuffle和merge要花大量的时间，在任意MapReduce阶段启用压缩都可以改善端到端处理时间并减少I/O和网络流量。

Hive中的压缩就是使用了Hadoop中的压缩实现的，所以Hadoop中支持的压缩在Hive中都可以直接使用。

配置MapReduce开启输出压缩及配置压缩类型：

-开启输出压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
--配置压缩类型为Snappy
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

配置Hive开启中间结果压缩和输出压缩及配置压缩类型

-- 中间结果压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
-- 输出结果压缩
set hive.exec.compress.output=true;

Hive 遵循谁用谁配置的原则，如果需要全局配置，则需修改 hive-site.xml 文件

三、避免小文件生成

Hive 存储的本质还是HDFS，HDFS是不利于小文件存储的，因为每个小文件会产生一条元数据信息，并且MapReduce中每个小文件会启动一个MapTask计算处理，导致资源的浪费。

当使用Reduce进行聚合计算时，并不能清楚的知道每个Reduce最终会生成的结果的数据大小，因此在Hive中为我们提供了一个特殊的机制，可以自动的判断是否是小文件，如果是小文件可以自动将小文件进行合并。

-- 如果hive的程序，只有maptask，将MapTask产生的所有小文件进行合并
set hive.merge.mapfiles=true;
-- 如果hive的程序，有Map和ReduceTask,将ReduceTask产生的所有小文件进行合并
set hive.merge.mapredfiles=true;
-- 每一个合并的文件的大小为256M
set hive.merge.size.per.task=268435456;
-- 平均每个文件的大小，如果小于这个值就会进行合并
set hive.merge.smallfiles.avgsize=104857600;

四、读取小文件

MapReduce中每个小文件会启动一个MapTask计算处理，造成资源的浪费，尽管上面的方式可以进行文件的合并，但是有可能因为场景的不同还是产品小文件，因此在读取时就需要进行小文件的合并，在MapReduce中可以使用 CombineTextInputFormat 用于将小文件合并，在 Hive中也提供了类似的工具：CombineHiveInputFormat：

-- 设置Hive中底层MapReduce读取数据的输入类：将所有文件合并为一个大文件作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

五、预防数据倾斜

分布式计算中最常见的，最容易遇到的问题就是数据倾斜，数据倾斜的现象是，当我们提交运行一个程序时，这个程序的大多数的Task都已经运行结束了，只有某一个Task一直在运行，迟迟不能结束，导致整体的进度卡在99%或者100%，这时候我们就可以判定程序出现了数据倾斜的问题。这个Task运行过慢的原因在于这个Task的负载要比其他Task的负载要高，直观的原因在于Task的数据分配不均衡。

什么情况下会出现数据倾斜：

• 数据本身就是倾斜的，数据中某种数据出现的次数过多。
• 分区规则导致这些相同的数据都分配给了同一个Task。

出现了数据倾斜该怎么解决呢，可以从两个角度入手，第一个 group By 的情况下，第二个是 Join 的情况下：

group By数据倾斜

如果数据本身就是倾斜的，group By 到 Reduces 阶段肯定也是倾斜的，这种可以进行 Map 端聚合，从而减少Reduce的输入量，在 Hive 中可以使用下面指定：

-- 开启Map端聚合：Combiner
set hive.map.aggr=true;

还可以通过随机分区的方式，默认由Hive自己选择分区的字段，也可以使用 distribute by 指定底层的MapReduce按照哪个字段作为Key实现分区、分组，通过rank函数随机值实现随机分区，避免数据倾斜

-- SQL中避免数据倾斜，构建随机分区
select * from table distribute by rand();

在 Hive 中还可以自动构建随机分区并自动聚合，当前程序会自动通过两个MapReduce来运行，第一个MapReduce自动进行随机分区，然后实现聚合，第二个MapReduce将聚合的结果再按照业务进行处理，得到结果。使用下面参数开启：

-- 开启随机分区，走两个MapReduce 
set hive.groupby.skewindata=true;

Join数据倾斜

如果两张表比较大，无法实现Map Join，只能走Reduce Join，那么当关联字段中某一种值过多的时候依旧会导致数据倾斜的问题。

这种情况，可以考虑下其中一张表是否可以过滤，使用子查询，将大数据变小数据：

例如：现在有两张表订单表A与用户表B，需要实现查询订单的用户信息，关联字段为userid。

A表：订单表，1000万条，字段：orderId,userId,produceId,price等
B表：用户信息表，100万条，字段：userid,username,age,phone等

如果两张表直接 Join 的话，由于两张表比较大，无法走Map Join，只能走Reduce Join，容易产生数据倾斜。此时我们可以先通过子查询查出所有A表的所有的去重的 userid ，然后在 join B 表得到A表去重用户信息，然后再 join A 表，这样就可以实现一个大表，一个小表的场景：

SELECT
	a.*,
	c.* 
FROM
	(
	SELECT
		b.* 
	FROM
		( SELECT DISTINCT a.userid FROM A a )  t,
		B b 
		ON t.userid = b.userid 
	) c,
	A a 
	ON c.userid = a.userid;

有些情况过滤后的数据依旧很大，这种情况可以通过分桶，减少 Join 的大小，从而避免 Reduce Join ，但是要求：分桶字段 = Join字段 ，桶的个数相等或者成倍数

-- 开启分桶join
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;

不过在 Hive 中考虑到了数据倾斜问题，因此在 Hive 中提供了 Skew Join ，这种Join的原理是将Map Join和Reduce Join进行合并，如果某个值出现了数据倾斜，就会将产生数据倾斜的数据单独使用Map Join来实现，其他没有产生数据倾斜的数据由Reduce Join来实现，这样就避免了Reduce Join中产生数据倾斜的问题，最终将Map Join的结果和Reduce Join的结果进行Union合并：

-- 开启运行过程中skewjoin
set hive.optimize.skewjoin=true;
-- 如果这个key的出现的次数超过这个范围
set hive.skewjoin.key=100000;
-- 在编译时判断是否会产生数据倾斜
set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;
-- 不合并，提升性能
set hive.optimize.union.remove=true;
-- 如果Hive的底层走的是MapReduce，必须开启这个属性，才能实现不合并
set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true;

六、并行执行

Hive在计算运行时，会解析为多个Stage，有时候Stage彼此之间有依赖关系，只能挨个执行，但是在一些别的场景下，很多的Stage之间是没有依赖关系的，例如Union语句，Join语句等等，这些Stage没有依赖关系，但Hive依旧默认挨个执行每个Stage，这样会导致性能非常差，我们可以通过修改参数，开启并行执行，当多个Stage之间没有依赖关系时，允许多个Stage并行执行，提高性能。

-- 开启Stage并行化，默认为false
SET hive.exec.parallel=true;
-- 指定并行化线程数，默认为8
SET hive.exec.parallel.thread.number=16; 

七、关联优化

例如执行下面这种操作场景：

select  * from table group by createTime order by createTime desc;

该SQL语句转换为MapReduce时，会生成两个 MapReduces 程序执行，第一个MapReduce做 group by 然后 shuffle 后对id做分组，第二个MapReduce 对第一个MapReduce的结果做order by。

这种情况下，由于分组和排序都是一个字段，完全可以使用一个MapReduce的shuffle 做分组和排序，此时我们可以指定以下参数，对有关联关系的操作进行解析时，可以尽量放在同一个MapReduce中实现：

set hive.optimize.correlation=true;

八、使用CBO优化器引擎

例如：当前有一张表只有100条数据，其中 id 构建了索引，id =100的有90条，如果现在查询所有id = 10 的数据，由于id构建了索引，索引默认的优化器引擎RBO，会选择先从索引中查询id = 10的值所在的位置，再根据索引记录位置去读取对应的数据，但是这并不是最佳的执行方案。有id=10的值占了总数据的90%，这时候直接检索数据返回，要比索引后效率更高，更节省资源，这种方式就是CBO优化器引擎会选择的方案。Hive中也支持RBO与CBO这两种引擎，默认使用的是RBO优化器引擎。

使用CBO引擎更加智能，可以通过下面配置，修改优化器引擎为CBO引擎：

set hive.cbo.enable=true;
set hive.compute.query.using.stats=true;
set hive.stats.fetch.column.stats=true;
set hive.stats.fetch.partition.stats=true;

九、Analyze分析优化器

CBO引擎一般搭配analyze分析优化器一起使用，因为CBO引擎需要知道构建数据的元数据，才能基于代价选择合适的处理计划，而Analyze分析优化器用于提前运行一个MapReduce程序将表或者分区的信息构建一些元数据【表的信息、分区信息、列的信息】，很好的配合了 CBO 引擎：

构建表中分区数据的元数据信息：

analyze table test_table partition(addr) compute statistics;

构建表中列的数据的元数据信息:

analyze table test_table compute statistics for columns  userid;

查看构建的列的元数据:

desc formatted test_table userid;