Hive(20) hive的企业级调优
hive的企业级调优
1、Fetch抓取
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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 score;
- 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
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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。
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案例实操
- 把 hive.fetch.task.conversion设置成none，然后执行查询语句，都会执行mapreduce程序
set hive.fetch.task.conversion=none; select * from score; select s_id from score; select s_id from score limit 3;- 把hive.fetch.task.conversion设置成more，然后执行查询语句，如下查询方式都不会执行mapreduce程序。
set hive.fetch.task.conversion=more; select * from score; select s_id from score; select s_id from score limit 3;
2、本地模式
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在Hive客户端测试时，默认情况下是启用hadoop的job模式,把任务提交到集群中运行，这样会导致计算非常缓慢；
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Hive可以通过本地模式在单台机器上处理任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。
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示意图如下：
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案例实操
--开启本地模式，并执行查询语句
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=5;
--执行查询的sql语句
select * from student cluster by s_id;
--关闭本地运行模式
set hive.exec.mode.local.auto=false;
select * from student cluster by s_id;
3、表的优化
小表、大表 join
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将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，hive会将小表进行缓存，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率。但是实际测试发现：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明显区别。
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再进一步，可以使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。
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多个表关联时，最好分拆成小段，避免大sql（否则无法控制中间Job）。a join b-->b join c
select count(distinct s_id) from score; select count(s_id) from score group by s_id; #在map端进行聚合，效率更高 select count(distinct s_id) from score; select count(1) from ( select count(1) from score group by s_id); #
大表 join 大表
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1．空 key 过滤
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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reducetask上，从而导致内存不够。
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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语句中进行过滤掉这些数据。下面进行空key过滤的时候
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测试环境准备：
# 数据格式大致如下，第一个字段是id, 1 20111230000005 57375476989eea12893c0c3811607bcf 奇艺高清 1 1 http://www.qiyi.com/ 2 20111230000005 66c5bb7774e31d0a22278249b26bc83a 凡人修仙传 3 1 http://www.booksky.org/BookDetail.aspx?BookID=1050804&Level=1 3 20111230000007 b97920521c78de70ac38e3713f524b50 本本联盟 1 1 http://www.bblianmeng.com/use myhive; create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; create table nullidtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; create table jointable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; # 把没那么多id为null的数据加载进ori load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/hive_big_table/*' into table ori; # 把很多id为null的数据加载进nullidtable load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/hive_have_null_id/*' into table nullidtable;过滤空key与不过滤空key的结果比较
#不过滤： INSERT OVERWRITE TABLE jointable SELECT a.* FROM nullidtable a JOIN ori b ON a.id = b.id; #结果： No rows affected (152.135 seconds) #过滤： INSERT OVERWRITE TABLE jointable SELECT a.* FROM (SELECT * FROM nullidtable WHERE id IS NOT NULL ) a JOIN ori b ON a.id = b.id; #结果： No rows affected (141.585 seconds)
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2、空 key 转换
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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。
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不随机分布：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456; set mapreduce.job.reduces=7; INSERT OVERWRITE TABLE jointable SELECT a.* FROM nullidtable a LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN 'hive' ELSE a.id END = b.id; No rows affected (41.668 seconds) -
结果：这样的后果就是所有为null值的id全部都变成了相同的字符串，及其容易造成数据的倾斜（所有的key相同，相同key的数据依然会到同一个reduce当中去）
为了解决这种情况，我们可以通过hive的rand函数，随记的给每一个为空的id赋上一个随机值，这样就不会造成数据倾斜。
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随机分布：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456; set mapreduce.job.reduces=7; INSERT OVERWRITE TABLE jointable SELECT a.* FROM nullidtable a LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN concat('hive', rand()) ELSE a.id END = b.id; No rows affected (42.594 seconds)
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大表join小表与小表join大表实测
需求：测试大表JOIN小表和小表JOIN大表的效率 （新的版本当中已经没有区别了，旧的版本当中需要使用小表）
（1）建大表、小表和JOIN后表的语句
create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table smalltable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table jointable2(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
（2）分别向大表和小表中导入数据
hive (default)> load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/big_data' into table bigtable;
hive (default)> load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/small_data' into table smalltable;
map join
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如果不指定MapJoin 或者不符合 MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：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,参考学习mpareduce时候的mapjoin,原理是一样的。
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1、开启MapJoin参数设置
--默认为true
set hive.auto.convert.join = true;
- 2、大表小表的阈值设置（默认25M一下认为是小表）
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=26214400;
- 3、MapJoin工作机制
首先是Task A，它是一个Local Task（在客户端本地执行的Task），负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到DistributeCache分布式缓存中。
接下来是Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果。
由于MapJoin没有Reduce，所以由Map直接输出结果文件，有多少个Map Task，就有多少个结果文件。
案例实操：
（1）开启Mapjoin功能
set hive.auto.convert.join = true; 默认为true
（2）执行小表JOIN大表语句
INSERT OVERWRITE TABLE jointable2
SELECT b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
FROM smalltable s
JOIN bigtable b
ON s.id = b.id;
Time taken: 31.814 seconds
（3）执行大表JOIN小表语句
INSERT OVERWRITE TABLE jointable2
SELECT b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
FROM bigtable b
JOIN smalltable s
ON s.id = b.id;
Time taken: 28.46 seconds
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:
--是否在Map端进行聚合，默认为True
set hive.map.aggr = true;
--在Map端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;
--有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）
set hive.groupby.skewindata = true;
当hive.groupby.skewindata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)
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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
环境准备：
create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/data/100万条大表数据（id除以10取整）/bigtable' into table bigtable; --每个reduce任务处理的数据量 默认256000000（256M） set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456; select count(distinct ip ) from log_text; --转换成: set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456; select count(ip) from (select ip from log_text group by ip) t; --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。
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。
4、使用分区剪裁、列剪裁
尽可能早地过滤掉尽可能多的数据量，避免大量数据流入外层SQL。
列剪裁
- 只获取需要的列的数据，减少数据输入。
分区裁剪
- 分区在hive实质上是目录，分区裁剪可以方便直接地过滤掉大部分数据。
尽量使用分区过滤，少用select *
案例环境准备：
create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/admin/softwares/data/加递增id的原始数据/ori' into table ori;
load data local inpath '/home/admin/softwares/data/100万条大表数据（id除以10取整）/bigtable' into table bigtable;
先关联再Where：
SELECT a.id
FROM bigtable a
LEFT JOIN ori b ON a.id = b.id
WHERE b.id <= 10;
正确的写法是写在ON后面：先Where再关联
SELECT a.id
FROM ori a
LEFT JOIN bigtable b ON (a.id <= 10 AND a.id = b.id);
或者直接写成子查询：
SELECT a.id
FROM bigtable a
RIGHT JOIN (SELECT id
FROM ori
WHERE id <= 10
) b ON a.id = b.id;
5、并行执行
- 把一个sql语句中没有相互依赖的阶段并行去运行。提高集群资源利用率
--开启并行执行
set hive.exec.parallel=true;
--同一个sql允许最大并行度，默认为8。
set hive.exec.parallel.thread.number=16;
6、严格模式
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Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响的查询。
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通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格模式nonstrict 。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3种类型的查询。
--设置非严格模式（默认） set hive.mapred.mode=nonstrict; --设置严格模式 set hive.mapred.mode=strict; -
（1）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
# 设置严格模式下 执行select *语句报错； 非严格模式下是可以的 0: jdbc:hive2://node03:10000> show partitions score; +---------------+--+ | partition | +---------------+--+ | month=201805 | +---------------+--+ 0: jdbc:hive2://node03:10000> select * from score; #报错 Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10041]: No partition predicate found for Alias "score" Table "score" (state=42000,code=10041) 0: jdbc:hive2://node03:10000> select * from score where month=201805; +-------------+-------------+----------------+--------------+--+ | score.s_id | score.c_id | score.s_score | score.month | +-------------+-------------+----------------+--------------+--+ | 01 | 01 | 80 | 201805 | | 01 | 02 | 90 | 201805 | | 01 | 03 | 99 | 201805 | | 02 | 01 | 70 | 201805 | | 02 | 02 | 60 | 201805 | | 02 | 03 | 80 | 201805 | | 03 | 01 | 80 | 201805 | | 03 | 02 | 80 | 201805 | | 03 | 03 | 80 | 201805 | | 04 | 01 | 50 | 201805 | | 04 | 02 | 30 | 201805 | | 04 | 03 | 20 | 201805 | | 05 | 01 | 76 | 201805 | | 05 | 02 | 87 | 201805 | | 06 | 01 | 31 | 201805 | | 06 | 03 | 34 | 201805 | | 07 | 02 | 89 | 201805 | | 07 | 03 | 98 | 201805 | +-------------+-------------+----------------+--------------+--+ -
（2）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是全局排序，只产生一个reducetask，是比较危险的,数据量可能很大。
--设置严格模式下 执行sql语句报错； 非严格模式下是可以的 select * from order_partition where month='2019-03' order by order_price; 异常信息：Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException 1:61 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'order_price' -
（3）限制笛卡尔积的查询
- 严格模式下，避免出现笛卡尔积的查询
7、JVM重用
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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>我们也可以在hive当中通过
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;这个设置来设置我们的jvm重用
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。
8、推测执行
-
在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个job作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。
设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置
<property>
<name>mapreduce.map.speculative</name>
<value>true</value>
<description>If true, then multiple instances of some map tasks
may be executed in parallel.</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.speculative</name>
<value>true</value>
<description>If true, then multiple instances of some reduce tasks
may be executed in parallel.</description>
</property>
不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行：
<property>
<name>hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution</name>
<value>true</value>
<description>Whether speculative execution for reducers should be turned on. </description>
</property>
关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。
9、压缩
参见数据的压缩
-
Hive表中间数据压缩
#设置为true为激活中间数据压缩功能，默认是false，没有开启 set hive.exec.compress.intermediate=true; #设置中间数据的压缩算法 set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; -
Hive表最终输出结果压缩
set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
10、使用EXPLAIN--执行计划（TODO）
有待其它时间继续深入理解explain执行计划
查看hql执行计划方法：
0: jdbc:hive2://node03:10000> expain select * from score where month=201805;
+----------------------------------------------------+--+
| Explain |
+----------------------------------------------------+--+
| STAGE DEPENDENCIES: |
| Stage-0 is a root stage |
| |
| STAGE PLANS: |
| Stage: Stage-0 |
| Fetch Operator |
| limit: -1 |
| Processor Tree: |
| TableScan |
| alias: score |
| Statistics: Num rows: 1 Data size: 162 Basic stats: PARTIAL Column stats: NONE |
| Select Operator |
| expressions: s_id (type: string), c_id (type: string), s_score (type: int), '201805' (type: string) |
| outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3 |
| Statistics: Num rows: 1 Data size: 162 Basic stats: PARTIAL Column stats: NONE |
| ListSink |
| |
+----------------------------------------------------+--+
11、数据倾斜
1 合理设置Map数
-
- 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。 举例： a) 假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数。 b) 假设input目录下有3个文件a，b，c大小分别为10m，20m，150m，那么hadoop会分隔成4个块（10m，20m，128m，22m），从而产生4个map数。即，如果文件大于块大小(128m)，那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个块。 -
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；
2 小文件合并
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在map执行前合并小文件，减少map数：
-
CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）
set mapred.max.split.size=112345600; set mapred.min.split.size.per.node=112345600; set mapred.min.split.size.per.rack=112345600; set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;这个参数表示执行前进行小文件合并，前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m，大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），进行合并。
3 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)))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。
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue因此，默认情况下，切片大小=blocksize maxsize（切片最大值): 参数如果调到比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。 minsize(切片最小值): 参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大。- 例如
--设置maxsize大小为10M，也就是说一个fileSplit的大小为10M set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=10485760;
4 合理设置Reduce数
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1、调整reduce个数方法一
-
1）每个Reduce处理的数据量默认是256MB
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; -
- 每个任务最大的reduce数，默认为1009
set hive.exec.reducers.max=1009; -
- 计算reducer数的公式
N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
-
-
2、调整reduce个数方法二
--设置每一个job中reduce个数 set mapreduce.job.reduces=3; -
3、reduce个数并不是越多越好
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过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；
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同时过多的reduce会生成很多个文件，也有可能出现小文件问题
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