TIP
本文主要是介绍 Hive优化-12种常用方式 。
# Hive优化-12种常用方式
# 01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col);
原因：
distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM
解决方案：
所以，可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)
# 02.小文件会造成资源的多度占用以及影响查询效率
原因：
- 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间
- 在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑）
- 不合理的Reducer Task数量的设置也会造成小文件的生成，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的
解决方案：
在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如
- 采用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile，在一定程度上可以减少小文件（常见于在流计算的时候采用Sequencefile格式进行存储）
- 减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)
- 慎重使用动态分区，最好在分区中指定分区字段的val值
- 最好数据的校验工作，比如通过脚本方式检测hive表的文件数量，并进行文件合并
- 合并多个文件数据到一个文件中，重新构建表
# 03.请慎重使用SELECT *
原因：
在大数据量多字段的数据表中，如果使用 SELECT * 方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费
解决方案：
在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号
# 04.不要在表关联后面加WHERE条件
原因：
比如以下语句：
SELECT * FROM stu as t
LEFT JOIN course as t1
ON t.id=t2.stu_id
WHERE t.age=18;
请思考上面语句是否具有优化的空间？如何优化？
解决方案：
采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量
谓词下推的解释：
所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown)
那么上面语句就可以采用这种方式来处理：
SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18) as t
LEFT JOIN course AS t1
on t.id=t1.stu_id
# 05.处理掉字段中带有空值的数据
原因：
一个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为一个key值,对应的会有大量的value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足
解决方式：
# 1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如：
create table res_tbl as
select n.* from
(select * from res where id is not null ) n
left join org_tbl o on n.id = o.id;
# 2、查询出空值并给其赋上随机数,避免了key值为空（数据倾斜中常用的一种技巧）
create table res_tbl as
select n.* from res n
full join org_tbl o on
case when n.id is null then concat('hive', rand()) else n.id end = o.id;
# 06.设置并行执行任务数
通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。
set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个 sql 允许最大并行度，默认为 8
# 07.设置合理的Reducer个数
原因：
- 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源
- 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题
解决方案：
Reducer设置的原则：
每个Reduce处理的数据默认是256MB
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000
每个任务最大的reduce数，默认为1009
hive.exec.reducers.max=1009
计算reduce数的公式
N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
设置Reducer的数量
set mapreduce.job.reduces=n
# 08.JVM重用
JVM重用是Hadoop中调优参数的内容，该方式对Hive的性能也有很大的帮助，特别对于很难避免小文件的场景或者Task特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短
Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个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文件中进行设置
<property>
<name>mapred.job.reuse.jvm.num.tasks</name>
<value>10</value>
</property>
# 09.为什么任务执行的时候只有一个reduce？
原因：
- 使用了Order by （Order By是会进行全局排序）
- 直接COUNT(1),没有加GROUP BY，比如：
- SELECT COUNT(1) FROM tbl WHERE pt=’201909’
- 有笛卡尔积操作
解决方案：
避免使用全局排序，可以使用sort by进行局部排序
使用GROUP BY进行统计，不会进行全局排序，比如：
SELECT pt,COUNT(1) FROM tbl WHERE pt=’201909’;
# 10.选择使用Tez引擎
Tez: 是基于Hadoop Yarn之上的DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph）计算框架。它把Ｍap/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Ｍap/Reduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Ｍap/Reduce之间的文件存储。同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间
设置hive.execution.engine = tez;
通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez
当然，也可以选择使用spark作为计算引擎
# 11.选择使用本地模式
有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务，对于小数据量任务可以大大的缩短时间
可以通过
hive.exec.mode.local.auto=true
# 12.选择使用严格模式
Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询
比如：
- 对于分区表，除非WHERE语句中含有分区字段过滤条件来限制数据范围，否则不允许执行，也就是说不允许扫描所有分区
- 使用ORDER BY 语句进行查询是，必须使用LIMIT语句，因为ORDER BY 为了执行排序过程会将所有结果数据分发到同一个reduce中进行处理，强制要求用户添加LIMIT可以防止reducer额外的执行很长时间
严格模式的配置：
Hive.mapred.mode=strict
# 参考文章
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq
