Hadoop之Hive(调优篇)

Posted 2021-07-08 _TIM_

Hive调优

Fetch抓取

Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM score;在这种情况下，Hive可以简单地读取score对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。通过设置hive.fetch.task.conversion参数,可以控制查询语句是否走MapReduce.

本地模式

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时消耗可能会比实际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。

MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会在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。

Group By

默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。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。有数据倾斜的时候进行负载均衡set hive.groupby.skewindata = true;
当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MR Job。

• 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。

Count(distinct)

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ReduceTask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COUNTDISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换：

笛卡尔积

尽量避免笛卡尔积，即避免join的时候不加on条件，或者无效的on条件，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。

动态分区调整

往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。因为hive是批处理系统，所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。

并行执行

Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。

此外，还有严格模式、JVM重用、推测执行等调优方法