Hive学习（九） 参数设置（调优）
Hive的参数设置方式
1、配置文件 （全局有效）
2、命令行参数（对 hive 启动实例有效）
3、参数声明 （对 hive 的连接 session 有效）
（1）配置文件
Hive 的配置文件包括：
A. 用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
B. 默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。
另外，Hive 也会读入 Hadoop 的配置，因为 Hive 是作为 Hadoop 的客户端启动的，Hive 的配 置会覆盖 Hadoop 的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有 Hive 进程都有效。
（2）命令行参数
启动 Hive（客户端或 Server 方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value 来设定参数，这一设定对本次启动的 session（对于 server 方式启动，则是所有请求的 session）有效。
bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console
（3）参数声明
可以在 HQL 中使用 SET 关键字设定参数
使用动态分区
set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
并行计算
set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=8;
数据倾斜（map join）
map join 概念：将其中做连接的小表（全量数据）分发到所有 MapTask 端进行 Join，从 而避免了 reduceTask，前提要求是内存足以装下该全量数据
set hive.auto.convert.join=true; //设置 MapJoin 优化自动开启 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 //设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化
适当加大map
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=20000000; set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=10000000; set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=10000000;
JOIN优化
1). 将大表放后头
Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。
因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */
2). 使用相同的连接键
当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
3). 尽量尽早地过滤数据
减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。
4). 尽量原子化操作
尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑
Limit快速出结果
一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。
有一个配置属性可以开启，避免这种情况---对数据源进行抽样
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
set mapreduce.job.name=${fileName}_0; --作业名称
set mapreduce.job.priorite=NORMAL; --作业优先级
set mapreduce.job.queuename=default; --作业队列
--负载均衡
set hive.map.aggr = true; --是否在map端聚合
set hive.groupby.skewindata=true; --不支持多列剔重
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000; --在 Map 端进行聚合操作的条目数目
--压缩设置
set mapred.compress.map.output = true; --对map任务输出进行压缩
set mapred.output.compress = true; --压缩输出
set hive.exec.compress.output = true; --控制hive的查询结果输出是否进行压缩
--中间过程压缩设置
set hive.exec.compress.intermediate=true; --控制hive的查询中间结果是否进行压缩，同上条配置，默认不压缩false；
set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--输入设置
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --表示执行前进行小文件合并
set mapred.max.split.size = 256000000; --决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.node = 256000000; --节点中可以处理的最小的文件大小
set mapred.min.split.size.per.rack = 256000000; --机架中可以处理的最小的文件大小
--输出设置
set hive.merge.mapfiles = true; --合并map端输出的结果
set hive.merge.mapredfiles = true; --合并reduce端输出的结果
set hive.merge.size.per.task = 256000000; --merge job后每个文件的目标大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize = 256000000;
--reduce数量
set mapred.reduce.tasks= 300;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 5120000000;
--并行设置
set hive.exec.parallel = true;
set hive.exec.parallel.thread.number = 8;
--内存相关设置
set mapreduce.map.memory.mb=8096;
set mapreduce.reduce.memory.mb=10144;
--开启动态分区功能
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.created.files=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
--mapjoin设置
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 10240000;
-- 开启严格模式
set hive.marped.mode=strict;
