大数据开发之Hive优化篇1-Hive 优化概述

淩亂°似流年 2023-01-08 05:20 139阅读 0赞

备注:  
Hive 版本 2.1.1

### 文章目录 ###

*  一.Hive的实现原理
 *  二Hive优化
 *   *  2.1 选择合理的存储格式和压缩格式
     *  2.2 MR Job优化
     *  2.3 Join优化
     *   *  2.3.1 MapJoin 优化
         *  2.3.2 SMB Join 优化
     *  2.4 数据倾斜
     *  2.5 Hive的优化配置参数

# 一.Hive的实现原理 #

Hive的编译器将HQL转换成一组操作符(Operator)  
操作符是Hive的最小处理单元  
每个操作符代表一道HDFS操作或者MR Job 作业  
![image.png][]

**Hive的操作符**  
![image.png][image.png 1]

**Hive编译器**  
Parser：  
将SQL转换成抽象语法树  
语法解析器：  
将抽象语法树转换成查询块  
逻辑计划生成器：  
将查询块转换成逻辑计划  
物理计划生成器：  
将逻辑计划转换成物理计划  
物理计划优化器：  
物理计划优化策略

**编译流程**  
![image.png][image.png 2]

**利用Explain查看执行计划**  
语法:

：EXPLAIN [EXTENDED] query

输出：

1.  查询语句的抽象语法树（AST）
2.  执行计划丌同阶段间的依赖关系
3.  每个阶段的描述

# 二Hive优化 #

优化的目的：提升查询性能，快速产出结果  
Hive的优化思路：

1.  编译器优化器优化：采用合理的优化策略，生成高效的物理计划
2.  MapReduce执行层优化：通过MR参数优化，提升Job运行效率
3.  HDFS存储层优化：采用合理的存储格式和合理的Schema设计，降低IO瓶颈

## 2.1 选择合理的存储格式和压缩格式 ##

列存储，高压缩比，列剪枝，过滤无用字段IO

1.  Orc
2.  Parquet

压缩格式选择:snappy

## 2.2 MR Job优化 ##

**并行执行**  
Hive产生的MR Job默认是顺序执行的，如果Job之间无依赖可以并行执行

set hive.exec.parallel=true;

**本地执行**  
虽然Hive能够利用MR处理大规模数据，但某些场景下处理的数据量非常小可以本地执行，不必提交集群

set hive.exec.mode.local.auto=true;
    hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max（默认128MB）
    hive.exec.mode.local.auto.input.files.max（默认4）

**合并输入小文件**  
如果Job输入有很多小文件，造成Map数太多，影响效率

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat

**合并输出小文件**

set hive.merge.mapfiles=true; // map only job结束时合并小文件
    set hive.merge.mapredfiles=true; // 合并reduce输出的小文件
    set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000; //当输出文件平均大小小于该值，启动新job合并文件
    set hive.merge.size.per.task=64000000; //合并之后的每个文件大小

**控制Map/Reduce数**  
控制Map/Reduce数来控制Job执行的并行度

Num_Map_tasks= $inputsize/ max($mapred.min.split.size, min($dfs.block.size, $mapred.max.split.size))
    Num_Reduce_tasks= min($hive.exec.reducers.max, $inputsize/$hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)

**JVM重用**  
JVM重利用可以使job长时间保留slot，直到作业结束

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10 //每个jvm运行10个task

**推测执行**

set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true
    set mapreduce.map.speculative=true
    set mapreduce.reduce.speculative=true

**一定要开启压缩**  
中间结果压缩，减少Job跟Job之间的IO开销

set hive.exec.compress.intermediate=true
    set mapred.map.output.compression.codec=<CodecClassName>

最终结果压缩，减少存储空间

set hive.exec.compress.output=true
    Set mapred.output.compression.codec=<CodecClassName>

## 2.3 Join优化 ##

Hive的Join类型：

1.  Shuffle Join
2.  Broadcast Join(MapJoin)
3.  Sort-Merge-Bucket Join  
    \[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r4Mr5baa-1611020439271)(https://upload-images.jianshu.io/upload\_images/2638478-7b767f2303382f84.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)\]

### 2.3.1 MapJoin 优化 ###

方式一(自动判断）:

set.hive.auto.convert.join=true;
    hive.mapjoin.smalltable.filesize  // 默认值是25mb, 小表小于25mb自动启动mapjoin

方式二(手动显式）：  
select /*+mapjoin(A)*/ f.a,f.bfrom A t join B f on (f.a=t.a)

![image.png][image.png 3]

### 2.3.2 SMB Join 优化 ###

使用方式：

hive.optimize.bucketmapjoin= true

和mapjoin一起工作,所有要Join的表都必须对Join key做了分桶，并且大表的桶数是小表的整数倍

**由于对表设计有太多的限制，不太常用**

## 2.4 数据倾斜 ##

数据倾斜是指由于数据分布不均匀，个别值集中占据大部分数据量，导致某一个或者几个ReduceTask处理的数据量相对很大造成的Job运行非常慢，甚至OOM挂掉

在SQL上，一般是由于group by 或者join shuffle key丌均匀造成的

数据倾斜是业务数据问题导致的，如果从业务上下手避免是最好的

1.  比如由于Null值引起的，或者某一个特殊的key造成的数据量特别大
2.  先过滤掉特殊key的数据再进行处理

Hive自身的优化方案:

1.  由group by 引起的数据倾斜：

hive.map.aggr=true //做map端预聚合，相当于Map端Combiner
    hive.groupby.skewindata//将key的数据随机分发到Reduce端做聚合，然后再起一个Job对上一步的结果做聚合

1.  由Join引起的数据倾斜(Skew Join)

set hive.optimize.skewjoin= true
    set hive.skewjoin.key= 100000
    // 超过阈值就判断为skew key

![image.png][image.png 4]

## 2.5 Hive的优化配置参数 ##

hive-site.xml中更改默认配置  
在脚本中set变量  
Hive的优化配置非常多，具体情况具体分析

[image.png]: /images/20221119/26576dbc2f2b4ca0a30f602d0303c2e1.png
[image.png 1]: /images/20221119/f6e08ffd7d2748ee93f04ce36454e44a.png
[image.png 2]: /images/20221119/22b8b0e0c967486b91f56f28bb99b99f.png
[image.png 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b1ffed43b753a09d878af77ac1bca992.png
[image.png 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5eaa7aaa68550e0e2b628b1cc68c8020.png