目录Apache Hive-通用优化-featch抓取机制 mr本地模式Fetch抓取机制mapreduce本地模式切换Hive的执行引擎Apache Hive-通用优化-join优化- reduce端join-map端joinreduce 端 join 优化map 端 join 优化Apache Hive--通用调优--数据倾斜优化group by数据倾斜join数据倾斜Apache Hive--通用调优--MR程序task个数调整maptask个数reducetask个数通用优化-执行计划通用优化-并行机制,推测执行机制Hive的严格模式

Apache Hive-通用优化-featch抓取机制 mr本地模式

抓取机构

功能：在执行sql的时候，能不走MapReduce程序处理就尽量不走MapReduce程序处理.尽量直接去操作数据文件。

set:hive . fetch . task . conversion = more。

--在下述3种情况下 sql不走mr程序--全局查找select * from student;--字段查找select num,name from student;--limit 查找select num,name from student limit 2;

Mapreduce本地模式

MapReduce程序除了可以提交到yarn集群分布式执行之外，还可以使用本地模拟环境运行，当然此时就不是分布式执行的程序，但是针对小文件小数据处理特别有效果。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个 优化。

功能:如果必须执行==MapReduce程序，如果可以本地执行，尽量不要提交给yarn执行= =

默认情况下，它是关闭的。意思是只要取MapReduce，就会提交给yarn执行。

mapreduce.framework.name = local 本地模式mapreduce.framework.name = yarn 集群模式

Hive提供了一个参数来自动将MapReduce程序切换到本地模式。如果条件不满足，将执行纱线模式。

set hive.exec.mode.local.auto = true;--3个条件必须都满足 自动切换本地模式The total input size of the job is lower than: hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max (128MB by default) --数据量小于128MThe total number of map-tasks is less than: hive.exec.mode.local.auto.tasks.max (4 by default) --maptask个数少于4个The total number of reduce tasks required is 1 or 0. --reducetask个数是0 或者 1

切换配置单元的执行引擎

警告:Hive-on-MR已在Hive 2中弃用，在未来版本中可能不可用。考虑使用不同的执行引擎(即spark、tez)或使用Hive 1。x版本。

如果对Hive的调优仍然不能满足您的需求或者效率低下，请尝试使用spark计算引擎或Tez。

Apache Hive-通用优化-join优化

在理解连接优化的时候，我们需要知道一个预知识点:map-side join和reduce-side join。

-减少侧面连接

这种join的弊端在于map阶段没有承担太多的责任,所有的数据在经过shuffle在reduce阶段实现的,而shuffle又是影响性能的核心点.

-地图侧连接

首先启动本地任务将join中小表数据进行分布式缓存启动mr程序(只有map阶段)并行处理大数据,并且从自己的缓存中读取小表数据,进行join,结果直接输出到文件中没有shuffle过程 也没有reduce过程弊端:缓存太小导致表数据不能太大

缩减端连接优化

适合大表加入大表

bucket Join——适合大型表连接大型表

1: Bucktet映射连接桶表

语法:clustered by colName
参数:set hive . optimize . bucket map join = true
要求:bucket field = Join field，bucket个数等于或为倍数，必须在map Join中。

2:排序合并存储桶连接(SMB)

基于数据的有序联接
语法:按colname分类按(colname)
参数

set hive . optimize . bucketmapjoin = true；
set hive . auto . convert . sort merge . join = true；
set hive . optimize . bucket mapjoin . sorted merge = true；
set hive . auto . convert . sort merge . join . noconditionaltask = true；
要求:桶划分字段=连接字段=排序字段，桶数等于或为倍数。

地图连接优化

hive.auto.convert.join.noconditionaltaskhive.auto.convert.join=trueHive老版本#如果参与的一个表大小满足条件 转换为map joinhive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 Hive2.0之后版本#是否启用基于输入文件的大小，将reduce join转化为Map join的优化机制。假设参与join的表(或分区)有N个，如果打开这个参数，并且有N-1个表(或分区)的大小总和小于hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size参数指定的值，那么会直接将join转为Map join。hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000

Apache Hive--通用调优--数据倾斜优化

数据偏斜优化

什么是数据偏斜
分布式处理描述的数据数据倾斜的后果
一个任务的数据太多，执行时间太长，导致整个作业延迟完成[Div][/Div][Div][/Div]执行时间长[Div][/Div]出现bug和风险的概率增加
[Div][Div][/Div][Div]Div]长时间占用计算资源
通常如何发现数据偏斜
[Div][Div][/Div][Div][/Div][/Div][Div][/Div]在纱或其他地方？我发现了某个进度中某个工卡延迟的原因
不合理的自定义分区和分组规则
[/div]业务影响造成数据短期高频波动数据倾斜通用解决方案
1、金钱预警 增加物理资源单独处理倾斜的数据
2 .没钱[[/Div][Div][/Div][Div][/Div][Div][/Div]斜向数据散射[Div]
[Div][/Div][Div][/Div][Div][/Div]
[Div][Div]
[Div][/Div][Div][/Div][/Div][Div][/Div]处理的结果最终与
中数据倾斜的场景融合count(distinct)
hive . map . aggr = true；地图端预聚合
手动随机分区数据[/div]如果存在数据倾斜问题[/div][/div][/div]首先启动第一个mr程序将倾斜的数据随机分散到各种reduce
[/div][/div][/div][
[Div][/Div][Div][/Div][Div][/Div]场景二:Join
[Div][/Div][Div][/Div]将大数据转化为小数据，实现Map Join
[Div][/Div][Div][/Div][Div][/Div][/Div][Div][/Div][/Div][Div][/Div][/Div][/Div]使用桶Join
[Div][/Div][Div][/Div][/Div][/Div][/Div][/ 数据倾斜的数据会单独使用Map Join来实现
Hive通常指的是Reduce阶段的数据倾斜。

解决办法

群组数据倾斜

选项1:打开地图聚合。

hive.map.aggr=true;#是否在Hive Group By 查询中使用map端聚合。#这个设置可以将顶层的部分聚合操作放在Map阶段执行，从而减轻清洗阶段数据传输和Reduce阶段的执行时间，提升总体性能。但是指标不治本。

方案二:实现随机分区。

实现随机分区select * from table distribute by rand();

方案三:数据倾斜时= =自动负载均衡= =只使用group by。

hive.groupby.skewindata=true;#开启该参数以后，当前程序会自动通过两个MapReduce来运行#第一个MapReduce自动进行随机分布到Reducer中，每个Reducer做部分聚合操作，输出结果#第二个MapReduce将上一步聚合的结果再按照业务（group by key）进行处理，保证相同的分布到一起，最终聚合得到结果

加入数据倾斜

方案一：提前过滤，将大数据变成小数据，实现Map Join方案二：使用Bucket Join方案三：使用Skew Join

数据是通过单独使用地图连接实现的。

#其他没有产生数据倾斜的数据由Reduce Join来实现，这样就避免了Reduce Join中产生数据倾斜的问题#最终将Map Join的结果和Reduce Join的结果进行Union合并#开启运行过程中skewjoinset hive.optimize.skewjoin=true;#如果这个key的出现的次数超过这个范围set hive.skewjoin.key=100000;#在编译时判断是否会产生数据倾斜set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;set hive.optimize.union.remove=true;#如果Hive的底层走的是MapReduce，必须开启这个属性，才能实现不合并set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true;

Apache Hive--通用调优--MR程序task个数调整

地图任务编号

如果是在MapReduce中 maptask是通过==逻辑切片==机制决定的。但是在hive中，影响的因素很多。比如逻辑切片机制，文件是否压缩、压缩之后是否支持切割。因此在==Hive中，调整MapTask的个数，直接去HDFS调整文件的大小和个数，效率较高==。

合并后的大小最好=块大小。

如果有许多大文件，请调整blocl大小。

减少任务的数量

如果在MapReduce中，通过代码可以直接指定 job.setNumReduceTasks(N)在Hive中，reducetask个数受以下几个条件控制的

hive . exec . reducers . bytes . per . reducer = 25600000
每个任务的最大缩减数，默认为1009
hive . exec . reducers . max = 1009
MapReduce . job . reductions[

-如果用户没有设置hive，用户将根据数据量或sql需求评估reducetask的数量。
-用户可以通过参数

set MapReduce . job . reductions = n
-用户设置可能不会生效。如果用户设置与sql执行逻辑冲突，如order by，hive将在sql编译期间设置reducetask。[div][div]

编译时确定的reduce任务数:1

通用优化-执行计划

从执行计划中可以看出==hive计划接下来执行这个SQL = =

格式:解释+sql语句

通用优化-并行机制、推测执行机制

并行执行机制

如果hivesql的底层某些stage阶段可以并行执行，就可以提高执行效率。前提是==stage之间没有依赖== 并行的弊端是瞬时服务器压力变大。

参数

set hive.exec.parallel=true; --是否并行执行作业。适用于可以并行运行的 MapReduce 作业，例如在多次插入期间移动文件以插入目标set hive.exec.parallel.thread.number=16; --最多可以并行执行多少个作业。默认为8。

Hive的严格模型

注意。不要和动态分区的严格模式搞混淆。这里的严格模式指的是开启之后 ==hive会禁止一些用户都影响不到的错误包括效率低下的操作==，不允许运行一些有风险的查询。

建立

set hive.mapred.mode = strict --默认是严格模式 nonstrict

解释

1.如果是分区表，禁止在没有where的情况下进行分区裁剪。

2.order by语句必须受限于+limit

推测执行机制= =建议关闭= =

MapReduce中task的一个机制。功能：

在一个作业的底层，可能会有多个任务在执行。如果某些延迟任务执行缓慢，最终作业可能会失败。

所谓= =推测执行机制，就是通过算法找出滞后的任务，并为其启动备份任务= =。

两个任务同时处理一个数据，谁的结果就是最终结果。

推测执行机制默认是开启的，但是在企业生产环境中==建议关闭==。

以上是Apache Hive通用调优featch抓取机制的mr local模式的细节。关于Apache Hive一般调优的更多信息，请关注脚本之家的其他相关文章！

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