hive常见优化问题汇总

一、总体思想

http://blog.csdn.net/u011750989/article/details/12024301

1、让服务器尽可能的多做事情，榨干服务器资源，以最高系统吞吐量为目标

再好的硬件没有充分利用起来，都是白扯淡。

比如:

(1)  启动一次job尽可能的多做事情，一个job能完成的事情,不要两个job来做

 通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.

(2) 合理设置reduce个数

reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力，但reduce个数过多，会造成大量小文件问题，数据量、资源情况只有自己最清楚，找到个折衷点,

(3) 使用hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行，提高作业的并发

 

2、让服务器尽量少做事情，走最优的路径，以资源消耗最少为目标

 比如:

(1) 注意join的使用

若其中有一个表很小使用map join，否则使用普通的reduce join，注意hive会将join前面的表数据装载内存,所以较小的一个表在较大的表之前,减少内存资源的消耗

(2)注意小文件的问题

在hive里有两种比较常见的处理办法

第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数

set mapred.max.split.size=256000000

set mapred.min.split.size.per.node=256000000

set  Mapred.min.split.size.per.rack=256000000

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat

第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件

hive.merge.mapredfiles = false 是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False 

 hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 合并文件的大小 

 

(3)注意数据倾斜

在hive里比较常用的处理办法

第一通过hive.groupby.skewindata=true控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题

第二通过hive.map.aggr = true(默认为true)在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合

 

(4)善用multi insert,union all

multi insert适合基于同一个源表按照不同逻辑不同粒度处理插入不同表的场景，做到只需要扫描源表一次，job个数不变，减少源表扫描次数

union all用好，可减少表的扫描次数，减少job的个数,通常预先按不同逻辑不同条件生成的查询union all后，再统一group by计算,不同表的union all相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条

 

(5) 参数设置的调优

集群参数种类繁多,举个例子比如

可针对特定job设置特定参数,比如jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快，输出量较大)

如果任务数多且小，比如在一分钟之内完成，减少task数量以减少任务初始化的消耗。可以通过配置JVM重用选项减少task的消耗

 

二、hive动态配置项

hive.optimize.cp=true：列裁剪
hive.optimize.prunner：分区裁剪
hive.limit.optimize.enable=true：优化LIMIT n语句
hive.limit.row.max.size=1000000：
hive.limit.optimize.limit.file=10：最大文件数

 

1. 本地模式(小任务)：
需要满足以下条件：
　　1.job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
　　2.job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
　　3.job的reduce数必须为0或者1
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728
hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4
hive.exec.mode.local.auto=true
hive.mapred.local.mem：本地模式启动的JVM内存大小

 

2. 并发执行：
hive.exec.parallel=true ，默认为false
hive.exec.parallel.thread.number=8

 

3.Strict Mode：
hive.mapred.mode=true，严格模式不允许执行以下查询：
分区表上没有指定了分区
没有limit限制的order by语句
笛卡尔积：JOIN时没有ON语句

 

4.动态分区：
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict：该模式下必须指定一个静态分区
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100：在每一个mapper/reducer节点允许创建的最大分区数
DATANODE：dfs.datanode.max.xceivers=8192：允许DATANODE打开多少个文件

 

5.推测执行：
mapred.map.tasks.speculative.execution=true
mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true
hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true;

 

6.Single MapReduce MultiGROUP BY
hive.multigroupby.singlemar=true：当多个GROUP BY语句有相同的分组列，则会优化为一个MR任务

 

7. hive.exec.rowoffset：是否提供虚拟列

 

8. 分组
两个聚集函数不能有不同的DISTINCT列，以下表达式是错误的：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_agg SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid), count(DISTINCT pv_users.ip) FROM pv_users GROUP BY pv_users.gender;
SELECT语句中只能有GROUP BY的列或者聚集函数。

 

9.
hive.map.aggr=true;在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。
hive.groupby.mapaggr.checkinterval：在Map端进行聚合操作的条目数目

 

10.
hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，
Map的输出结果集合会随机分布到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GroupBy 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MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到
Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

 

11.Multi-Group-By Inserts：
FROM test
INSERT OVERWRITE TABLE count1
SELECT count(DISTINCT test.dqcode)
GROUP BY test.zipcode
INSERT OVERWRITE TABLE count2
SELECT count(DISTINCT test.dqcode)
GROUP BY test.sfcode;

 

12.排序
ORDER BY colName ASC/DESC
hive.mapred.mode=strict时需要跟limit子句
hive.mapred.mode=nonstrict时使用单个reduce完成排序
SORT BY colName ASC/DESC ：每个reduce内排序
DISTRIBUTE BY(子查询情况下使用 )：控制特定行应该到哪个reducer，并不保证reduce内数据的顺序
CLUSTER BY ：当SORT BY 、DISTRIBUTE BY使用相同的列时。

 

13.合并小文件
hive.merg.mapfiles=true：合并map输出
hive.merge.mapredfiles=false：合并reduce输出
hive.merge.size.per.task=256*1000*1000：合并文件的大小
hive.mergejob.maponly=true：如果支持CombineHiveInputFormat则生成只有Map的任务执行merge
hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000：文件的平均大小小于该值时，会启动一个MR任务执行merge。

 

14.map/reduce数目
减少map数目：
　　set mapred.max.split.size
　　set mapred.min.split.size
　　set mapred.min.split.size.per.node
　　set mapred.min.split.size.per.rack
　　set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
增加map数目：
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。
假设有这样一个任务：
　　select data_desc, count(1), count(distinct id),sum(case when …),sum(case when ...),sum(…) from a group by data_desc
如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。
　　set mapred.reduce.tasks=10;
　　create table a_1 as select * from a distribute by rand(123);
这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。

reduce数目设置：
　参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G：每个reduce任务处理的数据量
　参数2：hive.exec.reducers.max=999(0.95*TaskTracker数)：每个任务最大的reduce数目
　reducer数=min(参数2,总输入数据量/参数1)
　set mapred.reduce.tasks：每个任务默认的reduce数目。典型为0.99*reduce槽数，hive将其设置为-1，自动确定reduce数目。

 

15.使用索引：
hive.optimize.index.filter：自动使用索引
hive.optimize.index.groupby：使用聚合索引优化GROUP BY操作

三、hive查询优化

http://www.open-open.com/lib/view/open1341214750402.html

1、join优化

Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。

Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与join的key都相同，则会将所有的join合并到一个mapred程序中。

 

案例：

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)  在一个mapre程序中执行join

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)   在两个mapred程序中执行join

Map join的关键在于join操作中的某个表的数据量很小，案例：

SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value

  FROM a join b on a.key = b.key 

Mapjoin 的限制是无法执行a FULL/RIGHT OUTER JOIN b，和map join相关的hive参数：hive.join.emit.interval  hive.mapjoin.size.key  hive.mapjoin.cache.numrows

由于join操作是在where操作之前执行，所以当你在执行join时，where条件并不能起到减少join数据的作用；案例：

SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

  WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

最好修改为：

SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

  ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07')

 

在join操作的每一个mapred程序中，hive都会把出现在join语句中相对靠后的表的数据stream化，相对靠前的变的数据缓存在内存中。当然，也可以手动指定stream化的表：SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

 

2、group by 优化

Map端聚合，首先在map端进行初步聚合，最后在reduce端得出最终结果，相关参数：

· hive.map.aggr = true是否在 Map 端进行聚合，默认为 True

· hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000在 Map 端进行聚合操作的条目数目

数据倾斜聚合优化，设置参数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 的输出结果集合会随机分布到 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。

 

3、合并小文件

文件数目过多，会给 HDFS 带来压力，并且会影响处理效率，可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除这样的影响：

· hive.merge.mapfiles = true是否和并 Map 输出文件，默认为 True

· hive.merge.mapredfiles = false是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False

· hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000合并文件的大小

 

4、Hive实现(not) in

通过left outer join进行查询,（假设B表中包含另外的一个字段 key1 

select a.key from a left outer join b on a.key=b.key where b.key1 is null

通过left semi join 实现 in

SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)

Left semi join 的限制：join条件中右边的表只能出现在join条件中。

5、排序优化

Order by 实现全局排序，一个reduce实现，效率低

Sort by 实现部分有序，单个reduce输出的结果是有序的，效率高，通常和DISTRIBUTE BY关键字一起使用（DISTRIBUTE BY关键字 可以指定map 到 reduce端的分发key）

CLUSTER BY col1 等价于DISTRIBUTE BY col1 SORT BY col1

 

6、使用分区

Hive中的每个分区都对应hdfs上的一个目录，分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列，在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据。Partition关键字中排在前面的为主分区（只有一个），后面的为副分区

静态分区：静态分区在加载数据和使用时都需要在sql语句中指定

          案例：(stat_date='20120625',province='hunan')

动态分区：使用动态分区需要设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true，默认值为false，在默认情况下，hive会假设主分区时静态分区，副分区使用动态分区；如果想都使用动态分区，需要设置set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick，默认为strick

          案例：(stat_date='20120625',province)

 

7、Distinct 使用

Hive支持在group by时对同一列进行多次distinct操作，却不支持在同一个语句中对多个列进行distinct操作。

 

8、Hql使用自定义的mapred脚本

注意事项：在使用自定义的mapred脚本时，关键字MAP REDUCE 是语句SELECT TRANSFORM ( ... )的语法转换，并不意味着使用MAP关键字时会强制产生一个新的map过程，使用REDUCE关键字时会产生一个red过程。

自定义的mapred脚本可以是hql语句完成更为复杂的功能，但是性能比hql语句差了一些，应该尽量避免使用，如有可能，使用UDTF函数来替换自定义的mapred脚本

 

9、UDTF

UDTF将单一输入行转化为多个输出行，并且在使用UDTF时，select语句中不能包含其他的列，UDTF不支持嵌套，也不支持group by 、sort by等语句。如果想避免上述限制，需要使用lateral view语法，案例：

select a.timestamp, get_json_object(a.appevents, '$.eventid'), get_json_object(a.appenvets, '$.eventname') from log a;

select a.timestamp, b.*

from log a lateral view json_tuple(a.appevent, 'eventid', 'eventname') b as f1, f2;

其中，get_json_object为UDF函数，json_tuple为UDTF函数。

UDTF函数在某些应用场景下可以大大提高hql语句的性能，如需要多次解析json或者xml数据的应用场景。

 

10、聚合函数count和sum

Count和sum函数可能是在hql语句中使用的最为频繁的两个聚合函数了，但是在hive中count函数在计算distinct value时支持加入条件过滤。

 

本来来自：http://m.oschina.net/blog/355305