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Hive优化

本文主要是介绍Hive优化,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

一、join优化

1. 使用相同的连接键
当对3个或者更多个表进行join连接时,如果每个on子句都使用相同的连接键的话,那么只会产生一个MapReduce job。

2. 尽量尽早地过滤数据
减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段。

3. 尽量原子化操作
尽量避免一个SQL包含复杂逻辑,可以使用中间表来完成复杂的逻辑。

二、小文件优化

1.小文件过多产生的影响
首先对底层存储HDFS来说,HDFS本身就不适合存储大量小文件,小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存,严重影响HDFS的性能
对 Hive 来说,在进行查询时,每个小文件都会当成一个块,启动一个Map任务来完成,而一个Map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间,就会造成很大的资源浪费。而且,同时可执行的Map数量是受限的
2.怎么解决小文件过多
1)使用 hive 自带的 concatenate 命令,自动合并小文件

#对于非分区表
alter table A concatenate;
#对于分区表
alter table B partition(day=20201224) concatenate;

2)调整参数减少Map数量

#执行Map前进行小文件合并
#CombineHiveInputFormat底层是 Hadoop的 CombineFileInputFormat 方法
#此方法是在mapper中将多个文件合成一个split作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -- 默认

#每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
set mapred.max.split.size=256000000;   -- 256M

#一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;  -- 100M

#一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;  -- 100M

设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:

#设置map端输出进行合并,默认为true
set hive.merge.mapfiles = true;

#设置reduce端输出进行合并,默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true;

#设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000;   -- 256M

#当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;   -- 16M 

启用压缩

# hive的查询结果输出是否进行压缩
set hive.exec.compress.output=true;

# MapReduce Job的结果输出是否使用压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

减少reduce数量

#reduce 的个数决定了输出的文件的个数,所以可以调整reduce的个数控制hive表的文件数量,
#hive中的分区函数 distribute by 正好是控制MR中partition分区的,
#然后通过设置reduce的数量,结合分区函数让数据均衡的进入每个reduce即可。

#设置reduce的数量有两种方式,第一种是直接设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=10;

#第二种是设置每个reduce的大小,Hive会根据数据总大小猜测确定一个reduce个数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000; -- 默认是1G,设置为5G

#执行以下语句,将数据均衡的分配到reduce中
set mapreduce.job.reduces=10;
insert overwrite table A partition(dt)
select * from B
distribute by rand();

解释:如设置reduce数量为10,则使用 rand(), 随机生成一个数 x % 10 ,
这样数据就会随机进入 reduce 中,防止出现有的文件过大或过小

使用hadoop的archive将小文件归档

#用来控制归档是否可用
set hive.archive.enabled=true;
#通知Hive在创建归档时是否可以设置父目录
set hive.archive.har.parentdir.settable=true;
#控制需要归档文件的大小
set har.partfile.size=1099511627776;

#使用以下命令进行归档
ALTER TABLE A ARCHIVE PARTITION(dt='2022-02-24', hr='12');

#对已归档的分区恢复为原文件
ALTER TABLE A UNARCHIVE PARTITION(dt='2022-02-24', hr='12');

三、strict模式

开启严格模式对分区表进行查询,在where子句中没有加分区过滤的话,将禁止提交任务(默认:nonstrict)

set hive.mapred.mode=strict 开启严格模式

注:使用严格模式可以禁止以下三种类型的查询:

1. 对分区表的查询必须使用到分区相关的字段
分区表的数据量通常都比较大,对分区表的查询必须使用到分区相关的字段,不允许扫描所有分区,想想也是如果扫描所有分区的话那么对表进行分区还有什么意义呢。

当然某些特殊情况可能还是需要扫描所有分区,这个时候就需要记得确保严格模式被关闭。

2. order by必须带limit
因为要保证全局有序需要将所有的数据拉到一个Reducer上,当数据集比较大时速度会很慢。个人猜测可能是设置了limit N之后就会有一个很简单的优化算法:每个Reducer排序取N然后再合并排序取N即可,可大大减少数据传输量。

3. 禁止笛卡尔积查询(join必须有on连接条件)
Hive不会对where中的连接条件优化为on,所以join必须带有on连接条件,不允许两个表直接相乘。

四、并行执行优化

Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下,Hive一次只会执行一个阶段。不过,某个特定的job可能包含众多的阶段,而这些阶段可能并非完全互相依赖的,也就是说有些阶段是可以并行执行的,这样可能使得整个job的执行时间缩短。如果有更多的阶段可以并行执行,那么job可能就越快完成。

通过设置参数hive.exec.parallel值为true,就可以开启并发执行。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。

五、推测执行优化

在分布式集群环境下,因为程序bug(包括Hadoop本身的bug),负载不均衡或者资源分布不均等原因,会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致,有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务(比如一个作业的某个任务进度只有50%,而其他所有任务已经运行完毕),则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生,Hadoop采用了推测执行(Speculative Execution)机制,它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务,并为这样的任务启动一个备份任务,让该任务与原始任务同时处理同一份数据,并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。

设置开启推测执行参数:Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置:

<property>
  <name>mapreduce.map.speculative</name>
  <value>true</value>
  <description>If true, then multiple instances of some map tasks 
               may be executed in parallel.</description>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.reduce.speculative</name>
  <value>true</value>
  <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks 
               may be executed in parallel.</description>
</property>

任务级别:set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

六、数据倾斜优化

set hive.map.aggr=true;  
set hive.groupby.skewindata = ture;

当选项设定为true时,生成的查询计划有两个MapReduce任务。

在第一个MapReduce中,map的输出结果集合会随机分布到reduce中,每个reduce做部分聚合操作,并输出结果。

这样处理的结果是,相同的Group By Key有可能分发到不同的reduce中,从而达到负载均衡的目的;

第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到reduce中(这个过程可以保证相同的Group By Key分布到同一个reduce中),最后完成最终的聚合操作。

但是这个处理方案对于我们来说是个黑盒,无法把控。

那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢;

sample采样,获取哪些集中的key;
将集中的key按照一定规则添加随机数;
进行join,由于打散了,所以数据倾斜避免了;
在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分,变成原始的数据。

 

这篇关于Hive优化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!