Hive优化

作者: cefa6a30d1c3 | 来源:发表于2019-10-14 22:43 被阅读0次

这里从四个方面对 Hive 常用的一些性能优化进行了总结。

一 : 表设计层面优化

利用分区表优化

分区表 是在某一个或者几个维度上对数据进行分类存储，一个分区对应一个目录。如果筛选条件里有分区字段，那么 Hive 只需要遍历对应分区目录下的文件即可，不需要遍历全局数据，使得处理的数据量大大减少，从而提高查询效率。

当一个 Hive 表的查询大多数情况下，会根据某一个字段进行筛选时，那么非常适合创建为分区表。

利用桶表优化

指定桶的个数后，存储数据时，根据某一个字段进行哈希后，确定存储在哪个桶里，这样做的目的和分区表类似，也是使得筛选时不用全局遍历所有的数据，只需要遍历所在桶就可以了。

选择合适的文件存储格式

Apache Hive 支持 Apache Hadoop 中使用的几种熟悉的文件格式。

TextFile 默认格式，如果建表时不指定默认为此格式。

存储方式：行存储。

每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾。数据不做压缩时，磁盘会开销比较大，数据解析开销也比较大。

可结合 Gzip、Bzip2 等压缩方式一起使用（系统会自动检查，查询时会自动解压），但对于某些压缩算法 hive 不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

SequenceFile

一种Hadoop API 提供的二进制文件，使用方便、可分割、个压缩的特点。

支持三种压缩选择：NONE、RECORD、BLOCK。RECORD压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。

RCFile

存储方式：数据按行分块，每块按照列存储。

首先，将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。
其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。

ORC

存储方式：数据按行分块，每块按照列存储

Hive 提供的新格式，属于 RCFile 的升级版，性能有大幅度提升，而且数据可以压缩存储，压缩快，快速列存取。

Parquet

存储方式：列式存储

Parquet 对于大型查询的类型是高效的。对于扫描特定表格中的特定列查询，Parquet特别有用。Parquet一般使用 Snappy、Gzip 压缩。默认 Snappy。

Parquet 支持 Impala 查询引擎。

表的文件存储格式尽量采用 Parquet 或 ORC，不仅降低存储量，还优化了查询，压缩，表关联等性能；

选择合适的压缩方式

Hive 语句最终是转化为 MapReduce 程序来执行的，而 MapReduce 的性能瓶颈在与 网络IO 和 磁盘IO，要解决性能瓶颈，最主要的是 减少数据量，对数据进行压缩是个好方式。压缩虽然是减少了数据量，但是压缩过程要消耗CPU，但是在Hadoop中，往往性能瓶颈不在于CPU，CPU压力并不大，所以压缩充分利用了比较空闲的CPU。

常用压缩算法对比

image.png

如何选择压缩方式

压缩比率
压缩解压速度
是否支持split

支持分割的文件可以并行的有多个 mapper 程序处理大数据文件，大多数文件不支持可分割是因为这些文件只能从头开始读。

二 : 语法和参数层面优化

列裁剪

Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他的列。这样做可以节省读取开销，中间表存储开销和数据整合开销。

set hive.optimize.cp = true; -- 列裁剪，取数只取查询中需要用到的列，默认为真

分区裁剪

在查询的过程中只选择需要的分区，可以减少读入的分区数目，减少读入的数据量。

set hive.optimize.pruner=true; // 默认为true

合并小文件

Map 输入合并

在执行 MapReduce 程序的时候，一般情况是一个文件需要一个 mapper 来处理。但是如果数据源是大量的小文件，这样岂不是会启动大量的 mapper 任务，这样会浪费大量资源。可以将输入的小文件进行合并，从而减少mapper任务数量。

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -- Map端输入、合并文件之后按照block的大小分割（默认）
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat; -- Map端输入，不合并

Map/Reduce输出合并

大量的小文件会给 HDFS 带来压力，影响处理效率。可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除影响。

set hive.merge.mapfiles=true;  -- 是否合并Map输出文件, 默认值为真
set hive.merge.mapredfiles=true; -- 是否合并Reduce 端输出文件,默认值为假
set hive.merge.size.per.task=25610001000; -- 合并文件的大小,默认值为 256000000

合理控制 map/reduce 任务数量

合理控制 mapper 数量

减少 mapper 数可以通过合并小文件来实现增加 mapper 数可以通过控制上一个 reduce

默认的 mapper 个数计算方式

输入文件总大小：total_size    
hdfs 设置的数据块大小：dfs_block_size      
default_mapper_num = total_size/dfs_block_size

MapReduce 中提供了如下参数来控制 map 任务个数：

set mapred.map.tasks=10;

从字面上看，貌似是可以直接设置 mapper 个数的样子，但是很遗憾不行，这个参数设置只有在大于default_mapper_num的时候，才会生效。

那如果我们需要减少 mapper 数量，但是文件大小是固定的，那该怎么办呢?

可以通过mapred.min.split.size设置每个任务处理的文件的大小，这个大小只有在大于dfs_block_size的时候才会生效

split_size=max(mapred.min.split.size, dfs_block_size)         
split_num=total_size/split_size                  
compute_map_num = min(split_num,  max(default_mapper_num, mapred.map.tasks)

这样就可以减少mapper数量了。

总结一下控制 mapper 个数的方法：

如果想增加 mapper 个数，可以设置mapred.map.tasks为一个较大的值
如果想减少 mapper 个数，可以设置maperd.min.split.size为一个较大的值
如果输入是大量小文件，想减少 mapper 个数，可以通过设置hive.input.format合并小文件

如果想要调整 mapper 个数，在调整之前，需要确定处理的文件大概大小以及文件的存在形式（是大量小文件，还是单个大文件），然后再设置合适的参数。

合理控制reducer数量

如果 reducer 数量过多，一个 reducer 会产生一个结数量果文件，这样就会生成很多小文件，那么如果这些结果文件会作为下一个 job 的输入，则会出现小文件需要进行合并的问题，而且启动和初始化 reducer 需要耗费和资源。

如果 reducer 数量过少，这样一个 reducer 就需要处理大量的数据，并且还有可能会出现数据倾斜的问题，使得整个查询耗时长。默认情况下，hive 分配的 reducer 个数由下列参数决定:

参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(默认1G)
参数2：hive.exec.reducers.max(默认为999)

reducer的计算公式为:

N = min(参数2， 总输入数据量/参数1)

可以通过改变上述两个参数的值来控制reducer的数量。也可以通过

set mapred.map.tasks=10;

直接控制reducer个数，如果设置了该参数，上面两个参数就会忽略。

Join优化

优先过滤数据

尽量减少每个阶段的数据量，对于分区表能用上分区字段的尽量使用，同时只选择后面需要使用到的列，最大限度的减少参与 join 的数据量。

小表 join 大表原则

小表 join 大表的时应遵守小表 join 大表原则，原因是 join 操作的 reduce 阶段，位于 join 左边的表内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出的几率。join 中执行顺序是从左到右生成 Job，应该保证连续查询中的表的大小从左到右是依次增加的。

使用相同的连接键

在 hive 中，当对 3 个或更多张表进行 join 时，如果 on 条件使用相同字段，那么它们会合并为一个 MapReduce Job，利用这种特性，可以将相同的 join on 的放入一个 job 来节省执行时间。

启用 mapjoin

mapjoin 是将 join 双方比较小的表直接分发到各个 map 进程的内存中，在 map 进程中进行 join 操作，这样就不用进行 reduce 步骤，从而提高了速度。只有 join 操作才能启用 mapjoin。

set hive.auto.convert.join = true; -- 是否根据输入小表的大小，自动将reduce端的common join 转化为map join，将小表刷入内存中。
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 2500000; -- 刷入内存表的大小(字节)
set hive.mapjoin.maxsize=1000000;  -- Map Join所处理的最大的行数。超过此行数，Map Join进程会异常退出

尽量原子操作

尽量避免一个SQL包含复杂的逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑。

桶表 mapjoin

当两个分桶表 join 时，如果 join on的是分桶字段，小表的分桶数是大表的倍数时，可以启用 mapjoin 来提高效率。

set hive.optimize.bucketmapjoin = true; -- 启用桶表 map join

Group By 优化

默认情况下，Map阶段同一个Key的数据会分发到一个Reduce上，当一个Key的数据过大时会产生 数据倾斜。进行group by操作时可以从以下两个方面进行优化：

1. Map端部分聚合

事实上并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 部分进行，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，然后在 Reduce 端的得出最终结果。

set hive.map.aggr=true; -- 开启Map端聚合参数设置

set hive.grouby.mapaggr.checkinterval=100000; -- 在Map端进行聚合操作的条目数目

2. 有数据倾斜时进行负载均衡

set hive.groupby.skewindata = true; -- 有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）

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 任务中，map 的输出结果会随机分布到 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分布到各个 reduce 中，最后完成最终的聚合操作。

Order By 优化

order by只能是在一个reduce进程中进行，所以如果对一个大数据集进行order by，会导致一个reduce进程中处理的数据相当大，造成查询执行缓慢。

在最终结果上进行order by，不要在中间的大数据集上进行排序。如果最终结果较少，可以在一个reduce上进行排序时，那么就在最后的结果集上进行order by。
如果是去排序后的前N条数据，可以使用distribute by和sort by在各个reduce上进行排序后前N条，然后再对各个reduce的结果集合合并后在一个reduce中全局排序，再取前N条，因为参与全局排序的order by的数据量最多是reduce个数 * N，所以执行效率很高。

COUNT DISTINCT优化

-- 优化前（只有一个reduce，先去重再count负担比较大）：
select count(distinct id) from tablename;

-- 优化后（启动两个job，一个job负责子查询(可以有多个reduce)，另一个job负责count(1))：
select count(1) from (select distinct id from tablename) tmp;

一次读取多次插入

有些场景是从一张表读取数据后，要多次利用，这时可以使用multi insert语法：

from sale_detail
  insert overwrite table sale_detail_multi partition (sale_date='2010', region='china' )
  select shop_name, customer_id, total_price where .....
  insert overwrite table sale_detail_multi partition (sale_date='2011', region='china' )
  select shop_name, customer_id, total_price where .....;

说明：

一般情况下，单个SQL中最多可以写128路输出，超过128路，则报语法错误。

在一个multi insert中：

对于分区表，同一个目标分区不允许出现多次。

对于未分区表，该表不能出现多次。

对于同一张分区表的不同分区，不能同时有insert overwrite和insert into操作，否则报错返回。

启用压缩

map 输出压缩

set mapreduce.map.output.compress=true;
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

中间数据压缩

中间数据压缩就是对 hive 查询的多个 job 之间的数据进行压缩。最好是选择一个节省CPU耗时的压缩方式。可以采用snappy压缩算法，该算法的压缩和解压效率都非常高。

set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;

结果数据压缩

最终的结果数据（Reducer输出数据）也是可以进行压缩的，可以选择一个压缩效果比较好的，可以减少数据的大小和数据的磁盘读写时间；注：常用的gzip，snappy压缩算法是不支持并行处理的，如果数据源是gzip/snappy压缩文件大文件，这样只会有有个mapper来处理这个文件，会严重影响查询效率。所以如果结果数据需要作为其他查询任务的数据源，可以选择支持splitable的LZO算法，这样既能对结果文件进行压缩，还可以并行的处理，这样就可以大大的提高job执行的速度了。

set hive.exec.compress.output=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

Hadoop集群支持以下算法：

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

三 : Hive架构层面优化

启用直接抓取(fetch)

Hive 从 HDFS 中读取数据，有两种方式：启用 MapReduce 读取、直接抓取。

直接抓取数据比 MapReduce 方式读取数据要快的多，但是只有少数操作可以使用直接抓取方式。

可以通过hive.fetch.task.conversion参数来配置在什么情况下采用直接抓取方式：

minimal：只有 select * 、在分区字段上 where 过滤、有 limit 这三种场景下才启用直接抓取方式。
more：在 select、where 筛选、limit 时，都启用直接抓取方式。

set hive.fetch.task.conversion=more; -- 启用fetch more模式

本地化执行

Hive 在集群上查询时，默认是在集群上多台机器上运行，需要多个机器进行协调运行，这种方式很好的解决了大数据量的查询问题。但是在Hive查询处理的数据量比较小的时候，其实没有必要启动分布式模式去执行，因为以分布式方式执行设计到跨网络传输、多节点协调等，并且消耗资源。对于小数据集，可以通过本地模式，在单台机器上处理所有任务，执行时间明显被缩短。

set hive.exec.mode.local.auto=true; -- 打开hive自动判断是否启动本地模式的开关
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=4; -- map任务数最大值
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728; -- map输入文件最大大小

JVM重用

Hive 语句最终会转换为一系列的 MapReduce 任务，每一个MapReduce 任务是由一系列的Map Task 和 Reduce Task 组成的，默认情况下，MapReduce 中一个 Map Task 或者 Reduce Task 就会启动一个 JVM 进程，一个 Task 执行完毕后，JVM进程就会退出。这样如果任务花费时间很短，又要多次启动 JVM 的情况下，JVM的启动时间会变成一个比较大的消耗，这时，可以通过重用 JVM 来解决。

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=5;

JVM也是有缺点的，开启JVM重用会一直占用使用到的 task 的插槽，以便进行重用，直到任务完成后才会释放。如果某个不平衡的job中有几个 reduce task 执行的时间要比其他的 reduce task 消耗的时间要多得多的话，那么保留的插槽就会一直空闲却无法被其他的 job 使用，直到所有的 task 都结束了才会释放。

并行执行

有的查询语句，hive会将其转化为一个或多个阶段，包括：MapReduce 阶段、抽样阶段、合并阶段、limit 阶段等。默认情况下，一次只执行一个阶段。但是，如果某些阶段不是互相依赖，是可以并行执行的。多阶段并行是比较耗系统资源的。

set hive.exec.parallel=true;  -- 可以开启并发执行。
set hive.exec.parallel.thread.number=16;  -- 同一个sql允许最大并行度，默认为8。

推测执行

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。

set mapreduce.map.speculative=true;
set mapreduce.reduce.speculative=true;
复制代码

建议：

如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。

四 : 业务场景

一 : 空值产生的数据倾斜

场景：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和用户表中的user_id 关联，会碰到数据倾斜的问题。

解决方法1： user_id为空的不参与关联

select * from log a  join users b  on a.user_id is not null  and a.user_id = b.user_idunion allselect * from log a  where a.user_id is null;

解决方法2 ：赋与空值分新的key值

select *  from log a  left outer join users b  on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;

结论：方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。解决方法1中 log读取两次，jobs是2。解决方法2 job数是1 。这个优化适合无效 id (比如 -99 , ’’, null 等) 产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。

二 : 不同数据类型关联产生数据倾斜

场景：用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中。

解决方法：把数字类型转换成字符串类型

select * from users a  left outer join logs b  on a.usr_id = cast(b.user_id as string)

三 : 小表不小不大，怎么用 map join 解决倾斜问题

使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。以下例子:

select * from log a  left outer join users b  on a.user_id = b.user_id;

users 表有 600w+ 的记录，把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销，而且 map join 不支持这么大的小表。如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。
解决方法：

select /*+mapjoin(x)*/* from log a  left outer join (    select  /*+mapjoin(c)*/d.*      from ( select distinct user_id from log ) c      join users d      on c.user_id = d.user_id    ) x  on a.user_id = b.user_id;

假如，log里user_id有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。