《Hive性能调优实战》读书笔记

很不错的一本书。章节划分清晰明了，可根据个人需要读相应的章节。Hive各个方面的知识体系都有涉及。可作为工具书，常读常新，值得翻阅。

第2章 Hive问题排查与调优思路

优化方法

PL-SQL和T-SQL经验总结：

  • 通过改写SQL，实现对计算引擎执行过程的干预
  • 通过SQL-hint语法，实现对计算引擎执行过程的干预
  • 通过数据库开放的一些配置开关，实现对计算引擎的干预

hive.vectorized.execution.enabled，默认是false，即关闭状态。设置为true，可将一个普通的查询转化为向量化查询执行。能大大减少扫描、过滤器、聚合和连接等典型查询操作的CPU使用。标准查询执行系统一次处理一行。矢量化查询执行可以一次性处理1024行的数据块，以减少底层操作系统处理数据时的指令和上下文切换。

在支持向量化查询的数据块中，每个列都存储为一个向量（原始数据类型的数组）。像算术和比较这样的简单操作，是通过在一个紧凑的循环中快速迭代向量来完成的，在循环中没有或很少有函数调用或条件判断分支。这些循环以一种简化的方式编译，使用相对较少的指令，通过有效地使用处理器管道和缓存内存，在更少的时钟周期内完成每条指令。简单地说就是，将单条的数据处理，转化为一次1万条数据的批量处理，优化底层硬件资源的利用率。

调优理解

规范分为3类：开发规范、设计规范和命名规范。

开发规范：

  • 单条SQL长度不宜超过一屏
  • SQL子查询嵌套不宜超过3层
  • 少用或者不用Hint，特别是在Hive 2.0后，增强HiveSQL对于成本调优（CBO）的支持，在业务环境变化时可能会导致Hive无法选用最优的执行计划
  • 避免SQL 代码的复制、粘贴。如果有多处逻辑一致的代码，可以将执行结果存储到临时表中
  • 尽可能使用SQL自带的高级命令做操作。例如，在多维统计分析中使用cube、grouping set和rollup等命令去替代多个SQL子句的union all
  • 使用set命令，进行配置属性的更改，要有注释
  • 代码里面不允许包含对表/分区/列的DDL语句，除了新增和删除分区
  • Hive SQL更加适合处理多条数据组合的数据集，不适合处理单条数据，且单条数据之间存在顺序依赖等逻辑关系。如，有A、B、C 3行数据，当A符合某种条件才能处理B行时，只有A、B符合某种条件，才能处理C行
  • 保持一个查询语句所处理的表类型单一。例如，一个SQL语句中的表都是ORC类型的表，或者都是Parquet表
  • 关注NULL值的数据处理
  • SQL表连接的条件列和查询的过滤列最好要有分区列和分桶列
  • 存在多层嵌套，内层嵌套表的过滤条件不要写到外层

设计规范：

  • 表结构、列等属性字段要有注释
  • 尽量不要使用索引。在传统关系型数据库中，通过索引可以快速获取少部分数据，这个阀值一般是10%以内。但在Hive的运用场景中，经常需要批量处理大量数据，且Hive 索引在表和分区有数据更新时不会自动维护，需要手动触发，使用不便。如果查询的字段不在索引中，则会导致整个作业效率更加低下。索引在Hive 3.0后被废弃，使用物化视图或者数据存储采用ORC格式可以替代索引的功能
  • 创建内部表（托管表）不允许指定数据存储路径，一般由集群的管理人员统一规划一个目录并固化在配置中，使用人员只需要使用默认的路径即可
  • 创建非接口表，只允许使用Orc 或者Parquet，同一个库内只运行使用一种数据存储格式。接口表指代与其他系统进行交互的数据表，例如从其他系统导入Hive 时暂时存储的表，或者数据计算完成后提供给其他系统使用的输出表
  • Hive适合处理宽边（列数多的表），适当的冗余有助于Hive的处理性能
  • 表的文件块大小要与HDFS的数据块大小大致相等
  • 分区表分桶表的使用

命名规范
库/表/字段命名要自成一套体系：

  • 表以tb_开头
  • 临时表以tmp_开头
  • 视图以v_开头
  • 自定义函数以udf_卡头
  • 原始数据所在的库以db_org_开头，明细数据所在库以db_detail_开头，数据仓库以db_dw_开头。

Hive 3.0中新增count(distinct)优化，通过配置hive.optimize.countdistinct，即使真的出现数据倾斜也可以自动优化，自动改变SQL执行的逻辑。

第3章 环境搭建

第4章 Hive及其相关大数据组件

YARN提供3种调度器：先来先服务调度器（FIFO Scheduler）、能力调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler）。

在Hadoop 3.0中将GPU、FPGA资源也纳入可管理的资源中。内存和CPU资源可以通过下面的配置选项进行调整：

  • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，默认值为-1。默认表示集群中每个节点可被分配的虚拟CPU个数为8。为什么这里不是物理CPU个数？因为考虑一个集群中所有的机器配置不可能一样，即使同样是16核心的CPU性能也会有所差异，所以YARN在物理CPU和用户之间加了一层虚拟CPU，一个物理CPU可以被划分成多个虚拟的CPU
  • yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true，且该配置还是默认值-1,YARN会进行自动给计算可用虚拟CPU
  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb，默认值为-1。当该值为-1时，默认表示集群中每个节点可被分配的物理内存是8GB
  • yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true，且该配置还是默认值-1,YARN会自动计算可用物理内存
  • yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio，默认值为2.1。该值为可使用的虚拟内存除以物理内存，即YARN 中任务的单位物理内存相对应可使用的虚拟内存。例如，任务每分配1MB的物理内存，虚拟内存最大可使用2.1MB
  • yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb, YARN保留的物理内存，给非YARN任务使用，该值一般不生效，只有当yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true的状态才会启用，会根据系统的情况自动计算。

第5章 深入MR计算引擎

第6章 SQL执行计划

查看SQL的执行计划

Hive不同版本采用不同的方式生成执行计划：

  • 早期版本使用基于规则的方式生成执行计划，这种方式会基于既定的规则来生成执行计划，而不会根据环境变化选择不同的执行计划
  • Hive 0.14及之后的版本中，集成Apache Calcite，使得Hive也能够基于成本代价来生成执行计划，能够结合Hive的元数据信息和Hive 运行过程收集的各类统计信息推测出一个更为合理的执行计划。Hive 目前所提供的执行计划都是预估的执行计划。在关系型数据库中，如Oracle，还会提供一种真实的计划，即SQL实际执行完成后才能获得的执行计划
  • 在Hive 2.0后加大基于成本优化器（CBO）的支持。

Hive提供的执行计划目前可查看的信息有以下几种：

  • 查看执行计划基本信息，即explain
  • 查看执行计划扩展信息，即explain extended
  • 查看SQL数据输入依赖的信息，即explain dependency
  • 查看SQL操作相关权限的信息，即explain authorization
  • 查看SQL的向量化描述信息，即explain vectorization

执行计划包含两部分：

  • 作业的依赖关系图，即STAGE DEPENDENCIES
  • 每个作业的详细信息，即STAGE PLANS

explain extended，打印信息比explain丰富，包含三部分：

  • 抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）：是SQL转换成MR或其他计算引擎的任务中的一个过程。Hive 3.0中，AST从explain extended中移除，用explain ast命令
  • 作业的依赖关系图，即STAGE DEPENDENCIES，其内容和explain一样
  • 每个作业的详细信息，即STAGE PLANS。explain extend输出更多信息，还包括每个表的HDFS读取路径，每个Hive表的表配置信息等。

简单SQL的执行计划解读

简单SQL：不含有列操作、条件过滤、UDF、聚合和连接等操作，即select-from-where型，执行时只会用到Map阶段。

带普通函数/操作符SQL的执行计划解读

普通函数特指除UDTF（表转换函数）、UDAF（聚合函数）和窗口函数之外的函数，如nvl()、cast()、case when的表达式、concat()和year()。即select-function(column)-from-where-function(column)或select-operation-from-where-operation类。

普通函数分类：数学函数、集合函数、类型转换函数、日期函数、条件判断函数、字符串函数、数据脱敏函数、表生成函数UDTF。UDTF包括：explode()、posexplode()、json_tuple()和parse_url_tuple()。

函数也有重载概念，重载函数的参数类型或个数与基本函数不一致。

结论：select-function(column)-from -where-function(column)或select-expression-from-where-expression类SQL和select-from-where基本型SQL的执行计划可以归为同一种类型。

带聚合函数的SQL执行计划解读

归结为select-aggr_function-from-where-group by类型。常见的聚合函数：avg()、sum()、collect_set()、collect_list()、count()、corr()、covar_pop()、covar_samp()、array()()、histogram_numeric()、max()、min()、percentile()、percentile_approx()、regr_avgx()、regr_avgy()、regr_count()、regr_intercept()、regr_r2()、regr_slope()、regr_sxx()、regr_syy()、stddeve_pop()、stddeve_samp()、variance()、var_pop()和var_samp()。

在MR过程中，如果要使用Reduce又没法避免不使用Map，只能使用Combine或者启用数据压缩来减少Map和Reduce之间传输的数据量，以提高效率。Hive提供配置项用于是否启用Map端的聚合，即hive.map.aggr。

高级分组聚合指在聚合时使用GROUPING SETS、cube和rollup的分组聚合，要注意Hive是否开启向量模式。

带窗口/分析函数的SQL执行计划解读

Hive提供的窗口和分析函数，有13个：lead()/lag()/first_value()/count()/sum()/max()/avg()/rank()/row_number()/dense_rank()/cume_dist()/percent_rank()/ntile() over()

表连接的SQL执行计划解读

表连接有6种类型：

  • inner join：返回两个表/数据集连接字段的匹配记录
  • full outer join：返回左、右两个表/数据集的全部行，不管两边的表/数据集中是否存在相互匹配的行。不匹配的行，以空值代替
  • left outer join：返回左表/数据集的所有记录，以及右表/数据集中与左表/数据集匹配的记录，如果没有则用空补齐
  • right outer join：返回右表/数据集的所有记录，以及左表/数据集中与右表/数据集匹配的记录，如果没有则用空补齐
  • left semi join：返回左表/数据集中与右表/数据集匹配的记录
  • cross join：返回左右两表连接字段的笛卡尔积

内连接与外连接唯一的区别在于Reduce阶段的Join Operator。

左半连接（left semi join），用于判断一个表的数据在另外一个表中是否有相同的数据。可用于替代Hive中in/exists类的子查询。

第7章 Hive数据处理模式

Hive SQL语法，本质上可以被分成3种模式，即过滤模式、聚合模式和连接模式。

  • 过滤模式，即对数据的过滤，从过滤的粒度来看，分为数据行过滤、数据列过滤、文件过滤和目录过滤4种方式。这4种过滤方式有显式关键字表示，例如where、having等，也有隐式过滤，例如列式文件、物化视图等；
  • 聚合模式，即数据的聚合，数据聚合的同时也意味着在处理数据过程中存在Shuffle的过程。Shuffle过程应该是作为每一个Hive开发者需要特别注意的地方；
  • 连接模式，即表连接的操作，分为两大类：有Shuffle的连接操作和无Shuffle的连接操作。这两个类型都有优缺点，但只要涉及表连接的都需要特别注意，因为表连接常常是程序性能的瓶颈点。

过滤模式

聚合模式

聚合模式，即将多行的数据缩减成少数几行的计算模式。可以在整个计算流程的前面快速过滤掉作业中传输的数据量，使得计算流程的后续操作中的数据量大为降低，适当提高程序的运行效率。有时会存在两种情况，会导致聚合模式运行效率低下。
常见的关于计算模式的聚合模式有：

  1. distinct模式；
  2. count计数的聚合模式；
  3. 数值相关的聚合模式；
  4. 行转列的聚合模式。

通常将多行的数据聚合到一行中，该行含有多行的所有明细数据的计算模式称为不可汇总。这种情况要注意某些节点汇总的数据量是否过大，产生数据倾斜。在Hive 中不可计算中间结果的方法有：collect_list()和collect_set()等。

连接模式

两种：

  1. 发生在Shuffle和Reduce阶段
  2. 发生在Map阶段，即Map连接

Replication连接在Map阶段完成连接操作，相比发生在Shuffle阶段的Repartition连接，可以减少从HDFS读取表的次数，可以在Map 阶段实现连接时不匹配条件的记录行的过滤，减少下游网络传输的数据量和下游计算节点处理的数据量。

Replication连接根据实现的不同表连接可以分为：

  1. 普通的MapJoin：对使用的表类型无特殊限制，只需要配置相应的Hive配置
  2. Bucket MapJoin：要求使用的表为桶表
  3. Skewed MapJoin：要求使用的表为倾斜表
  4. Sorted Merge Bucket MapJoin：要求使用的表为桶排序表

第8章 YARN日志

YARN提供两种工具Resource Manager Web UI和Job History Web UI，用于查看集群中运行作业的日志。

查看

界面熟悉，鼠标操作。注意事项：

  1. Submit Time到Start Time还会经历被集群队列所接受（Accept），最后等待资源分配后才能真正开始运行。Start Time 和Submit Time 间隔时间越长，则代表队列Queue资源利用紧张，应当要注意集群队列的资源分配情况
  2. Maps Total不一定等于Maps Completed，Map失败导致系统重新分配Map数。有可能是集群节点存在故障， Map的所耗资源过多，Map长期得到错误的资源（读取损坏的文件）
  3. Reduces Total也不一定等于Reduces Completed，Reduce任务失败，导致系统重新分配Reduce数

集群概况

Cluster中的About链接。GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/metrics

集群节点概况

GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/nodes
GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/nodes/<node_id>
一些信息：
Vmem enforcement enabled：当启动一个线程时，检查任务是否超过可用的虚拟内存。如超过可用内存分配值则将其kill，默认是true
Pmem enforcement enabled：当启动一个线程时，检查任务是否超过可用的物理内存。如超过可用内存分配值则将其kill，默认是true
TotalVCoresNeeded：容器所用虚拟核心数

队列调度情况

队列Queue是所有作业真正提交的地方，YARN是通过队列来进行资源划分的。一个作业所能利用的最大资源数，就是该任务所在队列被集群分配到的最大资源数。

作业运行信息

看一个作业是否正常，需关注3方面信息：集群整体信息、任务运行所在的节点信息，以及任务所在队列的信息。

Hive在YARN集群运行的任务会涉及几个状态：NEW、NEW_SAVING、SUBMITTED、ACCEPTED、RUNNING、FINISHED、FAILED和KILLED。NEW、NEW_SAVING和UBMITED在实际工作中用到的概率极低。实际工作中关注后5个状态即可：

  • ACCEPTED：接受状态，已经被队列（Queue）所接受，但在还没开始执行前，作业会暂时变为这个状态。如果作业一直停留在这个状态，需要及时查看队列资源是否充足，并及时调整队列资源或者更换队列
  • RUNNING：运行状态，作业已经获取到足够资源，开始在进群中进行计算处理的状态。如果一个作业持续运行时间很长，就需要在这个状态下查看运行的日志
  • FINSHED：完成，作业已经正常结束
  • FAILED：失败，作业运行失败。根据作业ID来查看日志定位问题
  • KILLED：被人为或调度系统关停

作业计数器：counters表示Hive作业在Input、Map、Shuffle、Reduce和Output等各个阶段的定量数据。通过作业计数器，能够直观看到作业处理的数据量、处理耗时和所用资源，这对于平常开发时定位问题点，提升性能瓶颈有直接的作用。

一般分为以下7部分：

  1. 文件系统计数器（File System Counters）
  2. 作业计数器（Job Counters）
  3. MR框架计数器（MR Framework Counters）
  4. Hive计数器（Hive Counters）
  5. Shuffle 错误计数器（Shuffle Errors Counters）
  6. File Input Format Counters
  7. File Output Format Counters

Uberized：表示是否开启Uber运行模式

第9章 数据存储

支持的格式有文本格式（TextFile）、二进制序列化文件（SequenceFile）、行列式文件（RCFile）、Apache Parquet 和优化的行列式文件（ORCFile）。

ORC

ORC文件是一种带有模式描述的行列式存储文件。会将数据先按行组进行切分，一个行组内部包含若干行，每一行组再按列进行存储。

ORC文件使得Hive支持事务，Hive的事务被设计成每个事务适用于更新大批量的数据，而不建议用事务频繁地更新小批量的数据。

ORC在每个文件中提供3个级别的索引：

  1. 文件级：这一级的索引信息记录文件中所有stripe的位置信息，以及文件中所存储的每列数据的统计信息
  2. 条带级别：该级别索引记录每个stripe所存储数据的统计信息
  3. 行组级别：在stripe中，每10000行构成一个行组，该级别的索引信息就是记录这个行组中存储的数据的统计信息。

ORC表的属性配置项：

  1. orc.compress：ORC文件的压缩类型，可选类型有NONE、ZLIB和SNAPPY，默认值是ZLIB
  2. orc.compress.size：表示压缩块（chunk）的大小，默认262144（256KB）
  3. orc.stripe.size：写stripe，可以使用的内存缓冲池大小，默认67108864（64MB）
  4. orc.row.index.stride：行组级别索引的数据量大小，默认是10000，必须要设置成大于等于10000的数
  5. orc.create.index：是否创建行组级别索引，默认true
  6. orc.bloom.filter.columns：需要创建布隆过滤的组
  7. orc.bloom.filter.fpp：使用布隆过滤器的假正（False Positive）概率，默认0.05。

Parquet

数据归档

对于HDFS中有大量小文件的表，可以通过Hadoop归档（archive）的方式将文件归并成几个较大的文件。归并后的分区会先创建一个data.har目录，里面包含两部分内容：索引（_index和_masterindex）和数据（part-*）。索引记录归并前的文件在归并后的所在位置。Hive数据归档后并不会对数据进行压缩。

第10章 发现并优化Hive性能问题

监控Hive数据库的状态

在这里插入图片描述
常见的监控：

  1. 普通表存储的文件的平均大小。文件块偏大造成数据倾斜
  2. 分区存储的文件平均大小，大于两倍HDFS文件块大小的分区
  3. 大表不分区的表
  4. 分区数据不均匀的表
  5. 采用ORC或者Parquet以外格式的表
  6. 有使用索引的表
  7. 表及分区的字段的空值率，和字段重复的占比

监控当前集群状态

获取集群的状态信息：GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/info
获取集群任务的整体状态：GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/metrics
获取提交到集群所有任务的运行信息：GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/apps
获取提交到集群的单个任务的运行信息：GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/apps/任务ID
获取当前资源调度的分配信息：GET http://<rmhttpaddress:port>/ws/v1/cluster/scheduler

定位性能瓶颈

数据倾斜

数据倾斜，即单个节点任务所处理的数据量远大于同类型任务所处理的数据量，导致该节点成为整个作业的瓶颈，这是分布式系统不可能避免的问题。导致数据倾斜有两种原因：

  1. 任务读取大文件；
  2. 任务需要处理大量相同键的数据：
    1. 数据含有大量无意义的数据，如空值NULL、空字符串等
    2. 含有倾斜数据在进行聚合计算时无法聚合中间结果，大量数据都需要经过Shuffle阶段的处理，引起数据倾斜
    3. 数据在计算时做多维数据集合，导致维度膨胀引起的数据倾斜
    4. 两表进行Join，都含有大量相同的倾斜数据键

第11章 知识体系总结

知识体系
在这里插入图片描述
数据粒度
在这里插入图片描述
UDF可分为三部分：BIF（Built-in-functions）Hive 内建函数、UDAF （User-Defined Aggregate Functions）聚合函数和UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）表生成函数。UDTF，包括explode、posexploed、inline、stack、json_tuple和parse_url_tuple。

权限控制
包括Hive元数据和HDFS数据，有以下4种权限控制方式：

  1. 基于存储检查的权限控制
  2. 在HS2上基于SQL 标准的权限控制
  3. 通过Apache Ranger和Sentry进行权限控制
  4. 老版本的权限控制

文件操作可以分为三大部分：文件存储类型、序列化/反序列化方式、压缩格式
在这里插入图片描述
LazySimpleSerDe：Hive 2.1之后出现的新类型，可用于读取与MetadataTyped ColumnsetSerDe和TCTLSeparatedProtocol相同的数据格式。然而，LazySimpleSerDe以一种懒执行的方式创建对象，旨在提供更好的性能。LazySimpleSerDe 也输出类型化的列，而不是像Metadatatypedcolumnsetserde那样将所有列当作字符串处理。

posted @ 2022-12-02 20:56  johnny233  阅读(86)  评论(0)  编辑  收藏  举报  来源