Hive优化策略

Posted 2020-10-13

Hive对于表的操作大部分都是转换为MR作业的形式，为了提高OLAP[online analysis process 在线分析处理]的效率，Hive自身给出了很多的优化策略

1. explain[解释执行计划]

通过explain命令，可以查看Hive语句的操作情况，是否为慢查询，是否走索引，一目了然

explain select sum(...) from table_name;

2. 动态分区调整

hive.exec.dynamic.partition.mode = strict       // 默认是strict

3. bucket表

4. 索引

5. 文件格式优化

TEXTFILE, SEQUENCEFILE, RCFILE[可切分], ORC[增强的RCFILE], 和 PARQUET

6. 压缩

SET hive.exec.compress.intermediate=true        // 设置MR中间数据可以进行压缩，默认是false
SET hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec   // 设置MR中间数据压缩算法
SET hive.exec.compress.output=true              // 设置MR输出数据可以进行压缩，默认是false
SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec   // 设置MR输出数据压缩算法，Hadoop的配置

7. 设置本地模式，在当台机器上处理所有任务

适用于小数据情况
hive.exec.mode.local.auto = true // 默认false
mapreduce.framework.name = local
运行本地模式的job需要满足的条件
　　job的输入总大小要小于hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max // 默认是134217728
　　map任务的数量要小于hive.exec.mode.local.auto.input.files.max // 默认是4
　　reduce任务的数量要是1或者是0

8. JVM重用

SET mapreduce.job.jvm.numtasks=5;               // 每个JVM能运行的任务数，默认是1，即为每一个任务开一个JVM，如果设为-1，则没有限制

9. 并行执行

如果Job之间没有依赖，可以并行执行

hive.exec.parallel = true                       // 默认是false
SET hive.exec.parallel.thread.number=16         // 默认是8，能够并行执行的job数

10. 启动limit调优，避免全表扫描，使用抽样机制

select * from ... limit 1,2
hive.limit.optimize.enable = true               // 默认是false

11. JOIN

动态mapjoin使用(/*+ streamtable(table_name)*/)
连接查询表的大小从左到右依次增长
默认是true
SET hive.auto.convert.join=true // 默认是true
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=600000000 // 默认是25000000，mapjoin的阀值，如果小表小于该值，则会将普通join[reduce join]转为mapjoin

可以参考mapjoin的MR实现

 12. 严格模式

启用严格模式：hive.mapred.mode = strict // Deprecated
hive.strict.checks.large.query = true
该设置会禁用：1. 不指定分页的orderby
　　　　　　   2. 对分区表不指定分区进行查询
　　　　　　   3. 和数据量无关，只是一个查询模式

hive.strict.checks.type.safety = true
严格类型安全，该属性不允许以下操作：1. bigint和string之间的比较
　　　　　　　　　　　　　　　　　　2. bigint和double之间的比较

hive.strict.checks.cartesian.product = true
该属性不允许笛卡尔积操作

13. 调整Mapper和Reducer的个数

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 256000000    // 每个reduce任务的字节数，256M
hive.exec.reducers.max = 1009                       // reduce task的最大值，属性为负数时，会使用该属性

14. 推测执行[hadoop]

让多个map/reduce多个实例并发执行

mapreduce.map.speculative = true                    // 默认是true
mapreduce.reduce.speculative = true                 // 默认是true

15. 多个分组优化

hive.multigroupby.singlereducer = true              // 默认是true

若多个groupby使用的是一个公用的字段，则这些groupby可以生成一个MR

16. 虚拟列

hive.exec.rowoffset = true                          // 默认是false