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HIVE优化提示-如何写好HQL

2024-07-17 19:38:37   221人阅读

一、     Hive join优化
1.     尽量将小表放在join的左边，我们这边使用的hive-0.12.0,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.dt=‘2014-08-07‘ AND b.dt=‘2014-08-07‘
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 ANDa.dt=‘2014-08-07‘ AND b.dt=‘2014-08-07‘‘)
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/dt=2014-08-01/ctry=US/part-00000； hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/dt=2014-08-01/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=http://www.mamicode.com/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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