記錄一些Hive的優(yōu)化點(diǎn)，和能夠提升的效率差異。

Hive是目前應(yīng)用最多最廣的SQL on Hadoop工具，近期很多專業(yè)的大數(shù)據(jù)公司推出了很多新的，基于列式或者內(nèi)存熱數(shù)據(jù)的SQL工具，像Impala，Tez，Spark等等，但是Hive仍然是目前使用率最高和普及面最廣的SQL on Hadoop的工具。在以前淘寶羅李的報(bào)告中，淘寶90%的業(yè)務(wù)跑在Hive上面。暴風(fēng)影音的比例更高一些，大概95%以上都是跑在Hive上面。盡管很多人對Hive有看法，效率低，查詢慢，bug多。但是并不可否認(rèn)hive是一個(gè)開創(chuàng)性的工具，提供了更多的想象空間。而且，在生產(chǎn)集群上的數(shù)據(jù)查詢程序的開發(fā)效率，Hive要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于自己寫MR。

在默認(rèn)情況下，Hive的配置參數(shù)比較保守，所以效率會比較差一點(diǎn)，修改配置會讓查詢效率有比較大的提升，記錄幾個(gè)對查詢效率影響比較重要的參數(shù)。

首先拿到一個(gè)hive要修改的就是他的元數(shù)據(jù)存儲，默認(rèn)情況下，Hive是用Derby內(nèi)存數(shù)據(jù)庫存儲元數(shù)據(jù)，不明白，都是嵌入式數(shù)據(jù)庫，Hive為啥不用SQLite呢，之前寫過修改元數(shù)據(jù)存儲的文章，不在贅述。修改元數(shù)據(jù)存儲的傳送門在這里。

Hive參數(shù)優(yōu)化：

比較重要是頭幾個(gè)和后幾個(gè)，尤其是最后兩個(gè)，性能提升效果是最明顯的。但是會同時(shí)開啟更多的MR任務(wù)，這就需要一個(gè)平衡了。

嵌套SQL并行執(zhí)行優(yōu)化:

set hive.exec.parallel=true;

set hive.exec.parallel.thread.number=16;

效率可提升至少100%

某job需要11個(gè)stage：

非并行35分鐘

并行8個(gè)job執(zhí)行10分鐘

并行16個(gè)job執(zhí)行6分鐘

Hive查詢的優(yōu)化：

一、數(shù)據(jù)量大的表和數(shù)據(jù)量小的表做關(guān)聯(lián)的時(shí)候，把數(shù)據(jù)量小的表放到j(luò)oin前面去select。

原因是在 Join 操作的 Reduce 階段，位于 Join 操作符左邊的表的內(nèi)容會被加載進(jìn)內(nèi)存，將條目少的表放在左邊，可以有效減少發(fā)生內(nèi)存溢出錯(cuò)誤的幾率。

二、Join優(yōu)化

Join查找操作中如果存在多個(gè)join，且所有參與join的表中其參與join的key都相同，則會將所有的join合并到一個(gè)mapred程序中。

例：

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) 在一個(gè)mapre程序中執(zhí)行join

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 在兩個(gè)mapred程序中執(zhí)行join

Map join的關(guān)鍵在于join操作中的某個(gè)表的數(shù)據(jù)量很小

例：

SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key

三、用sum() group by的方式來替換count(distinct)。

四、排序優(yōu)化

Order by 實(shí)現(xiàn)全局排序，一個(gè)reduce實(shí)現(xiàn)，效率低

Sort by 實(shí)現(xiàn)部分有序，單個(gè)reduce輸出的結(jié)果是有序的，效率高，通常和DISTRIBUTE BY關(guān)鍵字一起使用(DISTRIBUTE BY關(guān)鍵字 可以指定map 到 reduce端的分發(fā)key)

CLUSTER BY col1 等價(jià)于DISTRIBUTE BY col1 SORT BY col1.

五、合并小文件

文件數(shù)目過多，會給 HDFS 帶來壓力，并且會影響處理效率，可以通過合并 Map 和 Reduce 的結(jié)果文件來盡量消除這樣的影響

hive.merge.mapfiles = true是否和并 Map 輸出文件，默認(rèn)為 True

hive.merge.mapredfiles = false是否合并 Reduce 輸出文件，默認(rèn)為 False

hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000合并文件的大小。

這里的參數(shù)沒有寫到上面的表格里是因?yàn)檫@是可以根據(jù)任務(wù)不同臨時(shí)設(shè)置的，而不一定非要是全局設(shè)置。有時(shí)候全局設(shè)置了反而對大文件的操作有性能影響。

六、使用分區(qū)，RCFile，lzo，ORCFile等

Hive中的每個(gè)分區(qū)都對應(yīng)hdfs上的一個(gè)目錄，分區(qū)列也不是表中的一個(gè)實(shí)際的字段，而是一個(gè)或者多個(gè)偽列，在表的數(shù)據(jù)文件中實(shí)際上并不保存分區(qū)列的信息與數(shù)據(jù)。Partition關(guān)鍵字中排在前面的為主分區(qū)(只有一個(gè))，后面的為副分區(qū)

靜態(tài)分區(qū)：靜態(tài)分區(qū)在加載數(shù)據(jù)和使用時(shí)都需要在sql語句中指定

例：(stat_date='20120625',province='hunan')

動(dòng)態(tài)分區(qū)：使用動(dòng)態(tài)分區(qū)需要設(shè)置hive.exec.dynamic.partition參數(shù)值為true，默認(rèn)值為false，在默認(rèn)情況下，hive會假設(shè)主分區(qū)時(shí)靜態(tài)分區(qū)，副分區(qū)使用動(dòng)態(tài)分區(qū);如果想都使用動(dòng)態(tài)分區(qū)，需要設(shè)置set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick，默認(rèn)為strick

例：(stat_date='20120625',province)

七、使用外部表而盡量少用內(nèi)部表，這主要從數(shù)據(jù)的安全性上考量。

本文出自 “實(shí)踐檢驗(yàn)真理” 博客，http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1295222。