Hive 调优指南

忘是亡心i 2023-09-30 22:13 14阅读 0赞

## Hive 调优指南 ##

Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，用于查询和分析大量的结构化数据。为了提高 Hive 查询性能和效率，本文将介绍一些 Hive 调优的策略和方法。

### 1. 内存和资源配置 ###

#### 1.1 调整内存分配 ####

为了提高查询性能，可以调整 MapReduce 任务的内存分配。在 `hive-site.xml` 配置文件中，设置以下参数：

<property>
      <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
      <value>2048</value>
    </property>
    
    
    <property>
      <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
      <value>4096</value>
    </property>

#### 1.2 调整任务并行度 ####

通过调整 MapReduce 任务的并行度，可以提高 Hive 查询的处理能力。在 `hive-site.xml` 配置文件中，设置以下参数：

<property>
      <name>mapreduce.job.maps</name>
      <value>100</value>
    </property>
    
    
    <property>
      <name>mapreduce.job.reduces</name>
      <value>50</value>
    </property>

### 2. 查询优化 ###

#### 2.1 使用 Tez 引擎 ####

将 Hive 的执行引擎从默认的 MapReduce 切换到 Tez 可以显著提高查询性能。在`hive-site.xm`l 配置文件中，设置以下参数：

<property>
      <name>hive.execution.engine</name>
      <value>tez</value>
    </property>

#### 2.2 启用压缩 ####

启用压缩可以减少 Hive 查询时的磁盘 I/O 和网络传输，从而提高查询性能。在`hive-site.xml` 配置文件中，设置以下参数：

<property>
      <name>mapreduce.map.output.compress</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    
    <property>
      <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
      <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
    </property>

#### 2.3 使用分区和分桶 ####

在创建 Hive 表时，可以使用分区（Partition）和分桶（Bucket）对数据进行分组，从而提高查询性能。

分区：将表按照某个字段分成多个独立的子表。  
分桶：将表中的数据按照某个字段的哈希值分成多个文件。  
创建分区表的示例：

CREATE TABLE sales (
      id INT,
      product STRING,
      amount INT
    )
    PARTITIONED BY (region STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    STORED AS TEXTFILE;

创建分桶表的示例：

CREATE TABLE sales (
      id INT,
      product STRING,
      amount INT,
      region STRING
    )
    CLUSTERED BY (region) INTO 4 BUCKETS
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    STORED AS TEXTFILE;

### 3. 数据存储优化 ###

#### 3.1 选择适当的文件格式 ####

选择适当的文件格式可以提高 Hive 查询性能。以下是一些常见的文件格式：

文本文件（TextFile）：默认的文件格式，适用于简单的数据存储和处理。  
`SequenceFile`：适用于键值对数据的存储。  
`Avro`：适用于具有复杂数据结构和模式演变需求的场景。  
`Parquet`：适用于列式存储，优化了列式查询的性能。  
`ORC`：适用于高压缩比和高查询性能的场景。

#### 3.2 使用压缩 ####

为了节省存储空间和提高查询性能，可以对 Hive 表使用压缩。以下是一些常见的压缩算法：

`Snappy`：提供较高的压缩速度和适中的压缩比。  
`LZO`：提供较高的压缩速度和较低的压缩比。  
`Gzip`：提供较高的压缩比和较低的压缩速度。  
在创建表时，可以选择使用压缩：

CREATE TABLE sales (
      id INT,
      product STRING,
      amount INT,
      region STRING
    )
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    STORED AS ORC
    TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY");

### 4. 使用索引 ###

Hive 支持创建索引，以提高查询性能。但是，索引需要额外的存储空间和维护成本。在创建索引时，需要权衡查询性能和存储成本。

创建索引的示例：

CREATE INDEX sales_region_idx ON TABLE sales (region)
    AS 'COMPACT'
    WITH DEFERRED REBUILD
    IDXPROPERTIES ("creator"="hive", "created_at"="2023-04-05");

### 5. 使用矢量化查询 ###

矢量化查询可以显著提高查询性能，特别是针对列式存储格式，如`ORC` 和 `Parquet`。要启用矢量化查询，可以在 `hive-site.xml` 配置文件中设置以下参数：

<property>
      <name>hive.vectorized.execution.enabled</name>
      <value>true</value>
    </property>

### 6. 使用 CBO（代价基准优化器） ###

CBO（Cost-Based Optimizer）可以根据数据统计信息自动优化查询计划，从而提高查询性能。要启用 CBO，可以在 `hive-site.xml`配置文件中设置以下参数：

<property>
      <name>hive.cbo.enable</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.compute.query.using.stats</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.stats.fetch.column.stats</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.stats.fetch.partition.stats</name>
      <value>true</value>
    </property>

请注意，要使用 CBO，需要为表收集统计信息。可以使用 ANALYZE TABLE 命令收集统计信息：

ANALYZE TABLE sales COMPUTE STATISTICS;
    ANALYZE TABLE sales COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS;

### 7. 使用局部聚合 ###

局部聚合可以减少在 MapReduce 任务之间传输的数据量，从而提高查询性能。要启用局部聚合，可以在 `hive-site.xml` 配置文件中设置以下参数：

### 8. 优化连接查询 ###

为了提高连接查询的性能，可以使用以下策略：

优先使用 `equi-join`（等值连接），因为 Hive 可以自动优化这类连接。  
在 join 语句中，将小表放在前面，以减少连接操作的数据量。  
尽量避免使用笛卡尔积连接，因为它会产生大量的数据传输和计算。

### 9. 调整数据倾斜 ###

数据倾斜是指某些键值的数据量远大于其他键值，导致 MapReduce 任务的负载不均衡。要解决数据倾斜问题，可以使用以下方法：

使用 `SKEWED BY` 语句创建倾斜表。  
使用 `DISTRIBUTE BY` 和 `SORT BY` 语句调整数据分布。  
使用 `mapjoin` 提示将大表连接操作转换为 `Map Join`。  
创建倾斜表的示例：

CREATE TABLE sales_skewed (
      id INT,
      product STRING,
      amount INT,
      region STRING
    )
    SKEWED BY (region)
    ON ('A', 'B', 'C')
    STORED AS DIRECTORIES;

使用 `DISTRIBUTE BY` 和 `SORT BY` 语句调整数据分布：

SELECT *
    FROM sales
    DISTRIBUTE BY region
    SORT BY region, amount;

使用 mapjoin 提示将大表连接操作转换为 Map Join：

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ large_table.id, large_table.product, small_table.region
    FROM large_table
    JOIN small_table ON large_table.id = small_table.id;

### 10. 使用缓存 ###

为了减少磁盘 I/O 和网络传输，可以将小表缓存在内存中。要使用缓存，可以在 `hive-site.xml` 配置文件中设置以下参数：

<property>
      <name>hive.auto.convert.join</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size</name>
      <value>10485760</value> 
    </property>

### 11. 并行执行 ###

Hive 支持并行执行，可以同时执行多个 MapReduce 任务，从而提高查询性能。要启用并行执行，可以在 `hive-site.xml` 配置文件中设置以下参数：

<property>
      <name>hive.exec.parallel</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.exec.parallel.thread.number</name>
      <value>8</value> 
    </property>

### 12. 预热 HDFS 缓存 ###

对于经常被查询的数据，可以将这些数据预热到 HDFS 缓存中，以减少查询时的磁盘 I/O。要使用 HDFS 缓存，首先需要在 HDFS 上启用中央缓存：

hdfs cacheadmin -addPool myPool

然后，将需要预热的数据添加到 HDFS 缓存池中：

hdfs cacheadmin -addDirective -path /user/hive/warehouse/mytable -pool myPool

### 13. 使用动态分区插入 ###

动态分区插入可以在插入数据时自动创建新的分区，从而提高查询性能。要启用动态分区插入，可以在 `hive-site.xml` 配置文件中设置以下参数：

<property>
      <name>hive.exec.dynamic.partition</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
      <value>nonstrict</value>
    </property>

使用动态分区插入的示例：

INSERT INTO TABLE sales_partitioned
    PARTITION (region)
    SELECT id, product, amount, region
    FROM sales;

### 14. 使用 Hadoop 守护进程 ###

Hadoop 守护进程（如 DataNode 和 TaskTracker）可以在后台运行，从而提高查询性能。要启用 Hadoop 守护进程，可以在 Hadoop 配置文件（如 `hadoop-env.sh`）中设置以下参数：

export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx2g -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"
    export HADOOP_TASKTRACKER_OPTS="-Xmx2g -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

以上是更多关于 Hive 调优的策略和方法。由于每个环境和场景都有其特点，请根据实际情况进行调整。希望对您有所帮助。