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Hive优化tips

尽量将小表放在join的左边,我们使用的Hive-0.90,所以是自动转化的,既把小表自动装入内存,执行mapsidejoin(性能好),这是由参

尽量将小表放在join的左边,我们使用的Hive-0.90,所以是自动转化的,既把小表自动装入内存,执行map side join(性能好), 这是由参

一、 Hive join优化
1. 尽量将小表放在join的左边,我们使用的Hive-0.90,所以是自动转化的,既把小表自动装入内存,执行map side join(性能好), 这是由参数hive.auto.convert.join=true 和hive.smalltable.filesize=25000000L)参数控制(默认是25M),如果表文件大小在25M左右,可以适当调整此参数,进行map side join,避免reduce side join。 也可以显示声明进行map join:特别适用于小表join大表的时候,SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key
2. 注意带表分区的join, 如:
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'
因为hive是先join再where的,所以如果在b中找不到a表的记录,,b表中的所以列都会列出null,包括ds列,这样left outer的查询结果与where子句无关了,解决办法:
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07')
3. 怎样写exist/in子句?
Hive不支持where子句中的子查询,SQL常用的exist in子句需要改写。这一改写相对简单。考虑以下SQL查询语句:
SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B);
可以改写为
SELECT a.key, a.value FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key = b.key) WHERE b.key <> NULL;
一个更高效的实现是利用left semi join改写为:
SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key);
4. Hive join只支持等值连接,不支持非等值连接。
5. 合理的使用map join, 场合:小表A join 大表,
二、 合理设置map与reduce的个数。
1、如何合并小文件,减少map数?
如果一个表中的map数特别多,可能是由于文件个数特别多,而且文件特别小照成的,可以进行如下操作,合并文件,:
set mapred.max.split.size=100000000; // 100M
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; // 合并小文件
2、如何适当的增加map数?
如果表A只有一个文件,大小为120M,包含几千万记录,可以考虑用多个map任务完成
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as
select * from a
distribute by rand(123); //将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中
3、hive如何确定reduce数, reduce的个数基于以下参数设定:
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(每个reduce任务处理的数据量,默认为1000^3=1G)
hive.exec.reducers.max(每个任务最大的reduce数,默认为999)
计算reducer数的公式很简单N=min(参数2,总输入数据量/参数1)
即,如果reduce的输入(map的输出)总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务;所以调整以下参数:
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; (500M)
set mapred.reduce.tasks = 15;
三、 如果设计和使用bucket,
Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了并行,每一个 Bucket 对应一个文件。 将 user 列分散至 32 个 bucket, 首先对 user 列的值计算 hash,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000; hash 值为 20 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020
所用场合:对某一列进行分区,比如对用户ID进行分区,例如:
CREATE TABLE weblog (user_id INT, url STRING, source_ip STRING)
> PARTITIONED BY (dt STRING)
> CLUSTERED BY (user_id) INTO 96 BUCKETS; // 按照日期分区后,再按照user_id把日志放在96个篮子里。插入数据的时候:
hive> SET hive.enforce.bucketing = true;
hive> FROM raw_logs
> INSERT OVERWRITE TABLE weblog
> PARTITION (dt='2009-02-25')
> SELECT user_id, url, source_ip WHERE dt='2009-02-25'
四、 Count(distinct)
当count distinct 的记录非常多的时候,设置以下两个参数:
hive> hive.map.aggr = true
hive> set hive.groupby.skewindata=true;
hive> select count (distinct gid) from cookie_label_summary where i_date=20130924;
五、 Group by
Group By的方法是在reduce做一些操作,这样会导致两个问题:
map端聚合,提前一部分计算:hive.map.aggr = true 同时设置间隔:hive.groupby.mapaggr.checkinterval
均衡处理:hive.groupby.skewindata
这是针对数据倾斜的,设为ture的时候,任务的reduce会把原来一个job拆分成两个,第一个的job中reduce处理处理不同的随即分发过来的key的数据,生成中间结果,再由最后一个综合处理。
六、 Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By
1、 order by VS Sort by: order by是在全局的排序,只用一个reduce去跑,所以在set hive.mapred.mode=strict 模式下,order by 必须limit,否则报错。Sort by只保证同一个reduce下排序正确。
2、 Distribute by with sort by: Distribute by 是按指定的列把map 输出结果分配到reduce里。所以经常和sort by 来实现对某一字段的相同值分配到同一个reduce排序。
3、 Cluster by 实现了Distribute by+ sort by 的功能

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