hive优化方式总结

1. 多表join优化代码结构：

   select .. from JOINTABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where ....

关联条件相同多表join会优化成一个job

2. LeftSemi-Join是可以高效实现IN/EXISTS子查询的语义

   SELECT a.key,a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM b);

（1）未实现Left Semi-Join之前，Hive实现上述语义的语句是：

   SELECT t1.key, t1.valueFROM a  t1

   left outer join (SELECT distinctkey from b) t2 on t1.id = t2.id

   where t2.id is not null;

（2）可被替换为Left Semi-Join如下：

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

   这一实现减少至少1次MR过程，注意Left Semi-Join的Join条件必须是等值。

3. 预排序减少map  join和group by扫描数据HIVE-1194

（1）重要报表预排序，打开hive.enforce.sorting选项即可

（2）如果MapJoin中的表都是有序的，这一特性使得Join操作无需扫描整个表，这将大大加速Join操作。可通过

     hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true开启这个功能，获得高的性能提升。

set hive.mapjoin.cache.numrows=10000000;
set hive.mapjoin.size.key=100000;
Insert overwrite table pv_users
Select /*+MAPJOIN(pv)*/ pv.pageid,u.age 
from page_view pv
join user u on (pv.userid=u.userid;

（3）Sorted Group byHIVE-931    

    对已排序的字段做Group by可以不再额外提交一次MR过程。这种情况下可以提高执行效率。

4. 次性pv uv计算框架

（1）多个mr任务批量提交

     hive.exec.parallel[=false]

     hive.exec.parallel.thread.number[=8]

（2） 一次性计算框架,结合multi group by

     如果少量数据多个union会优化成一个job；

     反之计算量过大可以开启批量mr任务提交减少计算压力；

     利用两次group by 解决count distinct 数据倾斜问题 

Set hive.exec.parallel=true;
Set hive.exec.parallel.thread.number=2;
From（
    Select
        Yw_type,
        Sum(case when type=’pv’ then ct end) as pv,
        Sum(case when type=’pv’ then 1 end) as uv,
        Sum(case when type=’click’ then ct end) as ipv,
        Sum(case when type=’click’ then 1 end) as ipv_uv
    from (
        select 
            yw_type,log_type,uid,count(1) as ct
        from (
            select ‘total’ yw_type,‘pv’ log_type,uid from pv_log 
            union all
            select ‘cat’ yw_type,‘click’ log_type,uid from click_log
        ) t group by yw_type,log_type
    ) t group by yw_type
) t            
Insert overwrite table tmp_1 
Select pv,uv,ipv,ipv_uv 
Where yw_type=’total’
 
Insert overwrite table tmp_2
Select pv,uv,ipv,ipv_uv
Where yw_type=’cat’;  

5. 控制hive中的map和reduce数

（1）合并小文件

set mapred.max.split.size=100000000;
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=
org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

hive.input.format=……表示合并小文件。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,最终生成了74个块

（2）耗时任务增大map数

    setmapred.reduce.tasks=10;

6. 利用随机数减少数据倾斜

   大表之间join容易因为空值产生数据倾斜 

select 
    a.uid
from big_table_a a
left outer join big_table_b b
on b.uid = case when a.uid is null or length(a.uid)=0
        then concat('rd_sid',rand()) else a.uid end;