标签：map set string 压缩 compress hive 调优 Hive

Hive调优

• 一、查看执行计划（Explain）
• 二、Fetch 抓取
• 三、本地模式
• 四、表的优化
• • 1、小表Join大表（MapJOIN）
  • 2、大表 join 大表
  • • （1）空key过滤
    • （2）空key转换
    • （3）SMB(Sort Merge Bucket join)分桶join
  • 3、group by
  • 4、Count(Distinct) 去重统计
  • 5、笛卡尔积
  • 6、行列过滤
  • 7、分区、分桶
• 五、合理设置 Map 及 Reduce 数
• • 1、复杂文件增加 Map 数
  • 2、小文件进行合并
  • 3、合理设置 Reduce 数
• 六、并行执行
• 七、严格模式
• 八、JVM 重用
• 九、压缩
• • 1、Hadoop 压缩配置
  • • （1）MR 支持的压缩编码
    • （2）压缩参数配置
  • 2、 开启 Map 输出阶段压缩（MR 引擎）
  • 3、 开启 Reduce 输出阶段压缩
  • 4、 存储和压缩结合

一、查看执行计划（Explain）

基本语法：EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query

在语句执行之前可以先查看执行计划，看看有没有可以优化的地方

二、Fetch 抓取

Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee 对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。

在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task.conversion 默认是 more，老版本 hive默认是 minimal，该属性修改为 more 以后，在全局查找、字段查找、limit 查找等都不走mapreduce。

三、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（提交到yarn上，由yarn分派调度任务资源）。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消耗的时间可能会比实际 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。

set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地 mr
//设置 local mr 的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 134217728，即 128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
//设置 local mr 的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

四、表的优化

1、小表Join大表（MapJOIN）

在老版本，将数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 mapjoin 把小表先存进内存，在map端完成 join

实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有区别。

开启 MapJoin 参数设置

（1）设置自动选择 Mapjoin

set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true

（2）大表小表的阈值设置（默认 25M 以下认为是小表）

set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25000000;

可以通过提高阈值来调优

2、大表 join 大表

（1）空key过滤

有时 join 超时是因为某些 key 对应的数据太多，而相同 key 对应的数据都会发送到相同的 reducer 上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的 key，很多情况下，这些 key 对应的数据是异常数据，我们需要在 SQL 语句中进行过滤。例如 key 对应的字段为空。

inner join会自己过滤掉空key，left join 不会。如果空key不需要，我们可以手动过滤

insert overwrite table jointable select n.* from (select 
* from nullidtable where id is not null) n left join bigtable o on n.id = o.id;

（2）空key转换

有时虽然某个 key 为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join 的结果中，此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的 reducer 上。

（1）设置 5 个 reduce 个数

set mapreduce.job.reduces = 5;

（2）空key转换join

insert overwrite table jointable
select n.* from nullidtable n full join bigtable o on 
nvl(n.id,rand()) = o.id;

（3）SMB(Sort Merge Bucket join)分桶join

根据要join的字段将两个表分桶，再join，可加快两张大表的join速度（对文件进行join）

创建分桶表
create table bigtable_buck1(
id bigint,
t bigint,
uid string,
keyword string,
url_rank int,
click_num int,
click_url string)
clustered by(id)
sorted by(id)
into 6 buckets
row format delimited fields terminated by ‘\t’;
load data local inpath ‘/opt/module/data/bigtable’ into table
bigtable_buck1;

3、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。

开启 Map 端聚合参数设置

（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

（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false）

set hive.groupby.skewindata = true

当负载均衡选项设定为 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。

4、Count(Distinct) 去重统计

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Reduce Task 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 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换,但是需要注意 group by 造成的数据倾斜问题

虽然会多用一个 Job 来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。

5、笛卡尔积

尽量避免笛卡尔积，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。

6、行列过滤

列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。

行处理：在关联表时，如果先关联在过滤，就会全表关联载过滤。
应该先写子查询将不符合条件的数据过滤掉，再关联

7、分区、分桶

五、合理设置 Map 及 Reduce 数

1）通常情况下，作业会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务。
主要的决定因素有：input 的文件总个数，input 的文件大小，集群设置的文件块大小。
2）是不是 map 数越多越好？
答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。
3）是不是保证每个 map 处理接近 128m 的文件块，就高枕无忧了？
答案也是不一定。比如有一个 127m 的文件，正常会用一个 map 去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个 map任务去做，肯定也比较耗时。

针对上面的问题 2 和 3，我们需要采取两种方式来解决：即减少 map 数和增加 map 数；

1、复杂文件增加 Map 数

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。

增加 map 的方法为：根据
computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M 公式，调整 maxSize 最大值。让 maxSize 最大值低于 blocksize 就可以增加 map 的个数。

设置最大切片值为 100 个字节

set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100;

2、小文件进行合并

（1）、输入端：如果执行任务前，存在小文件，在执行map前进行小文件合并，通过设置参数
① set mapred.max.split.size=256000000;
设置：每个Map最大输入大小，这个值决定了合并后文件的数量；
② set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
设置：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；
③ set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
设置：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；
④ set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
设置：输入端map合并小文件。

（2）、输出端：通过输出端小文件合并，减少产生的小文件数量。
① set hive.merge.mapfiles=true;
设置：启用小文件合并 - Map-Only作业，默认true；
② set hive.merge.mapredfiles=true;
设置：启用小文件合并 - Map-Reduce作业，默认false；
③ hive.merge.size.per.task=268534456；
设置：合并后所需每个文件的大小，默认256MB;这个数值是个约数，合并后文件大小会有上下浮动。
④ set hive.merge.smallfiles.avgsize=16777216;
设置：小文件平均大小合并阈值，默认16MB;
⑤ set hive.merge.sparkfiles=true;
设置：启用小文件合并 - Spark 作业，默认false;
⑥ set hive.merge.tezfiles=true;
设置：启用小文件合并 - Tez 作业，默认false;

3、合理设置 Reduce 数

• 调整 reduce 个数方法一
  （1）每个 Reduce 处理的数据量默认是 256MB
  hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000
  （2）每个任务最大的 reduce 数，默认为 1009
  hive.exec.reducers.max=1009
  （3）计算 reducer 数的公式
  N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1)
• 调整 reduce 个数方法二
  在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改
  设置每个 job 的 Reduce 个数
  set mapreduce.job.reduces = 15;
• reduce 个数并不是越多越好
  （1）过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源；
  （2）另外，有多少个 reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；在设置 reduce 个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的 reduce 数；使单个 reduce 任务处理数据量大小要合适；

六、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。

通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。

set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个 sql 允许最大并行度，默认为8。

当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来

七、严格模式

Hive 可以通过设置防止一些危险操作：

（1）分区表不使用分区过滤
将 hive.strict.checks.no.partition.filter 设置为 true 时，对于分区表，除非 where 语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行。 换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。

（2）使用 order by 没有 limit 过滤
将 hive.strict.checks.orderby.no.limit 设置为 true 时，对于使用了 order by 语句的查询，要求必须使用 limit 语句。 因为 order by 为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一个Reducer 中进行处理，强制要求用户增加这个 LIMIT 语句可以防止 Reducer 额外执行很长一段时间。

（3）笛卡尔积
将 hive.strict.checks.cartesian.product 设置为 true 时，会限制笛卡尔积的查询。 对关系型数据库非常了解的用户可能期望在 执行 JOIN 查询的时候不使用 ON 语句而是使用 where 语句，这样关系数据库的执行优化器就可以高效地将 WHERE 语句转化成那个 ON 语句。不幸的是，Hive 并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情况。

八、JVM 重用

JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。

<property>
  <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
  <value>10</value>
  <description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
  no limit. 
  </description>
</property>

这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。

九、压缩

1、Hadoop 压缩配置

（1）MR 支持的压缩编码

压缩格式	算法	文件扩展名	是否可切分
DEFLATE	DEFLATE	.deflate	否
Gzip	DEFLATE	.gz	否
bzip2	bzip2	.bz2	是
LZO	LZO	.lzo	是
Snappy	Snappy	.snappy	否

为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop 引入了编码/解码器，如下表所示：

压缩格式	对应的编码/解码器
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

压缩性能的比较：

压缩算法	原始文件大小	压缩文件大小	压缩速度	解压速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	58MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	2.4MB/s	9.5MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/s	74.6MB/s

（2）压缩参数配置

要在 Hadoop 中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml 文件中）：

参数	默认值	阶段	建议
io.compression.codecs （在 core-site.xml 中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec	输入压缩	Hadoop 使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compress	false	mapper 输出	这个参数设为 true 启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper 输出	使用 LZO、LZ4 或snappy 编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress	false	reducer 输出	这个参数设为 true 启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	reducer 输出	使用标准工具或者编解码器，如 gzip 和bzip2
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type	RECORD	reducer 输出	SequenceFile 输出使用的压缩类型：NONE和 BLOCK

2、 开启 Map 输出阶段压缩（MR 引擎）

开启 map 输出阶段压缩可以减少 job 中 map 和 Reduce task 间数据传输量。具体配置如下：

（1）开启 hive 中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

（2）开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

（3）设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

3、 开启 Reduce 输出阶段压缩

当 Hive 将 输 出 写 入 到 表 中 时 ， 输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为 true，来开启输出结果压缩功能。

（1）开启 hive 最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

（2）开启 mapreduce 最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

（3）设置 mapreduce 最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

（4）设置 mapreduce 最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

4、 存储和压缩结合

创建一个 ZLIB 压缩的 ORC 存储方式

create table log_orc_zlib(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc
tblproperties("orc.compress"="ZLIB");

创建一个 SNAPPY 压缩的 ORC 存储方式

create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc
tblproperties("orc.compress"="SNAPPY");

创建一个 SNAPPY 压缩的 parquet 存储方式

create table log_parquet_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY");

在实际的项目开发当中，hive 表的数据存储格式一般选择：orc 或 parquet。压缩方式一般选择 snappy，lzo。

标签：map,set,string,压缩,compress,hive,调优,Hive
来源： https://blog.csdn.net/weixin_52189442/article/details/120404553

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