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一、Hive调优策略

~~~     [Hive优化策略之架构优化]
~~~     [Hive优化策略之本地模式，严格模式JVM重用]
~~~     [Hive优化策略之并行执行/推测执行/合并小文件及fetch模式]
~~~     [Hive优化策略之列分区裁剪/sortBy及groupBy]
~~~     [Hive优化策略之join的三重方式]
~~~     [Hive优化策略之调整Map及Reduce个数]
~~~     [Hive优化策略之优化策略小结]     
~~~     [Hive优化实战之数据说明及SQL案例]
~~~     [Hive优化实战之后执行计划分析]
~~~     [Hive优化实战之问题解答]
~~~     [Hive优化实战之SQL优化]
~~~     [Hive优化实战之文件格式]

### --- Hive调优策略

~~~     Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。
~~~     影响Hive效率的不仅仅是数据量过大；
~~~     数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响。

### --- 对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。

~~~     # 从以下三个方面展开：
~~~     架构优化
~~~     参数优化
~~~     SQL优化

二、架构优化

### --- 执行引擎

~~~     Hive支持多种执行引擎，分别是 MapReduce、Tez、Spark、Flink。
~~~     可以通过hivesite.xml文件中的hive.execution.engine属性控制。
~~~     Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG（有向无环图）任务的数据处理框架。
~~~     由Hontonworks开源，将MapReduce的过程拆分成若干个子过程，
~~~     同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了MapReduce之间的文件存储，
~~~     同时合理组合其子过程从而大幅提升MR作业的性能。

### --- 优化器
~~~     与关系型数据库类似，Hive会在真正执行计算之前，生成和优化逻辑执行计划与物理执行计划。
~~~     Hive有两种优化器：Vectorize(向量化优化器) 与 Cost-Based Optimization (CBO 成本优化器)。

### --- 矢量化查询执行
~~~     矢量化查询(要求执行引擎为Tez)执行通过一次批量执行1024行而不是每行一行来提高扫描，
~~~     聚合，过滤器和连接等操作的性能，这个功能一显着缩短查询执行时间。

### --- 备注：要使用矢量化查询执行，必须用ORC格式存储数据

set hive.vectorized.execution.enabled = true;                       -- 默认 false
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;                -- 默认 false

### --- 成本优化器

~~~     Hive的CBO是基于apache Calcite的，
~~~     Hive的CBO通过查询成本(有analyze收集的统计信息)会生成有效率的执行计划，
~~~     最终会减少执行的时间和资源的利用，使用CBO的配置如下：

SET hive.cbo.enable=true;                                           --从 v0.14.0默认
true
SET hive.compute.query.using.stats=true;                            -- 默认false
SET hive.stats.fetch.column.stats=true;                             -- 默认false
SET hive.stats.fetch.partition.stats=true;                          -- 默认true

### --- 定期执行表（analyze）的分析，分析后的数据放在元数据库中。

~~~     # 分区表
~~~     对于一张比较大的表，将其设计成分区表可以提升查询的性能，对于一个特定分区的查询，
~~~     只会加载对应分区路径的文件数据，所以执行速度会比较快。
~~~     分区字段的选择是影响查询性能的重要因素，尽量避免层级较深的分区，
~~~     # 这样会造成太多的子文件夹。一些常见的分区字段可以是：
~~~     日期或时间。如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时
~~~     地理位置。如国家、省份、城市等
~~~     业务逻辑。如部门、销售区域、客户等等

### --- 分桶表

~~~     与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的文件分割成多个文件。
~~~     分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，
~~~     因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，
~~~     巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。
~~~     通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。

### --- 文件格式

~~~     在HiveQL的create table语句中，可以使用stored as ... 指定表的存储格式。
~~~     Hive表支持的存储格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等。
~~~     存储格式一般需要根据业务进行选择，生产环境中绝大多数表都采用TextFile、ORC、Parquet存储格式之一。
~~~     TextFile是最简单的存储格式，它是纯文本记录，也是Hive的默认格式。
~~~     其磁盘开销大，查询效率低，更多的是作为跳板来使用。
~~~     RCFile、ORC、Parquet等格式的表都不能由文件直接导入数据，必须由TextFile来做中转。
~~~     Parquet和ORC都是Apache旗下的开源列式存储格式。
~~~     列式存储比起传统的行式存储更适合批量OLAP查询，并且也支持更好的压缩和编码。
~~~     选择Parquet的原因主要是它支持Impala查询引擎，并且对update、delete和事务性操作需求很低。

### --- 数据压缩
~~~     压缩技术可以减少map与reduce之间的数据传输，从而可以提升查询性能，
~~~     关于压缩的配置可以在hive的命令行中或者hive-site.xml文件中进行配置。

SET hive.exec.compress.1 intermediate=true

二、开启压缩之后，可以选择下面的压缩格式：

三、关于压缩的编码器可以通过mapred-site.xml, hive-site.xml进行配置也可以通过命令行进行配置如：

### --- 中间结果压缩
SET hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec ;

### --- 输出结果压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodc

### --- 设计阶段：

~~~     执行引擎
~~~     优化器
~~~     分区、分桶
~~~     文件格式
~~~     数据压缩

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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