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Hive调优之设计篇

Hive调优之设计篇

作者: 长较瘦 | 来源:发表于2019-10-30 14:32 被阅读0次

    从设计上来考虑HQL的优化,会涉及到表设计、数据格式以及Job任务优化等。

    1. 分区表设计
      Hive 分区是最有效的优化查询性能的方法之一。使用分区过滤的查询只加载特定分区(子目录)的数据,因此查询性能肯定比不适用分组的查询更快。分区键值选择的优劣通常是影响性能的重要因素。分区键值的选择应当是非重复数据相对较少,以避免使用过多的子目录。以下为分区键值选择的通常做法:
    • 按照日期和时间分区: 当数据和日期/时间列比较相关,使用日期和时间,如年、月、日(甚至小时)等作为分区键列,这些相关分区键值列为日期或者时间数据类型,如load_date, business_date, run_date等。
    • 按照地域分区: 当数据和地理位置等信息相关,使用国家、区域、州/省和城市作为分区键值。
    • 按照业务逻辑分区: 当数据可以按照业务逻辑来进行区分,可以使用部门、销售区域、应用、客户等业务逻辑相关的数据列做为分区键列。
    1. Bucket表设计
      与分区表类似,Bucket表把数据放在HDFS中不同的单独的文件中。Bucket表可以加速数据取样。同时当关联列同时是Bucket列时,Bucket表可以改善关联性能。由于Bucket列可以确保关联列只出现在某个特定的Bucket里,所以Bucket列同时是关联列时,关联性能会大大改善。较好选择的Bucket列意味着关联查询的关联列更大可能和Bucket列一致,因此通常把最有可能用于关联或者过滤的列作为Bucket列。
    2. Index设计
      使用Index用于改善性能是关系型数据库最常用的调优手段。Hive自0.7.0之后,也支持在表或者分区上创建索引。Hive中的索引提供一个基于Key的数据视图,以及支持WHERE、GROUP BY 和JOIN等操作更好地进行数据访问。创建Index的示例为,
    > CREATE INDEX idx_id_employee_id
    > ON TABLE employee_id (employee_id)
    > AS 'COMPACT'
    > WITH DEFERRED REBUILD;
    No rows affected (1.149 seconds)
    

    COMPACT索引 保存索引列的值和它的Block ID。
    BITMAP索引(自0.8.0后支持)适用于列值为较少变量值的情况。以下为BITMAP索引的示例,

    > CREATE INDEX idx_gender_employee_id
    > ON TABLE employee_id (gender_age)
    > AS 'BITMAP'
    > WITH DEFERRED REBUILD;
    No rows affected (0.251 seconds)
    

    WITH DEFERRED REBUILD选项,指定索引不会立即重建。为了重建索引,我们可以执行 ALTER INDEX ...REBUILD命令。

    ALTER INDEX idx_id_employee_id ON employee_id REBUILD;
    No rows affected (111.413 seconds)
    ALTER INDEX idx_gender_employee_id ON employee_id REBUILD;
    No rows affected (82.23 seconds)
    一旦索引创建成功,每个索引会对应创建一个索引表,该索引表的命名格式为 <database_name><table_name><index_name>_:

    > SHOW TABLES '*idx*';
    +-----------+---------------------------------------------+-----------+
    |TABLE_SCHEM|                 TABLE_NAME                  | TABLE_TYPE|
    +-----------+---------------------------------------------+-----------+
    |default    |default__employee_id_idx_id_employee_id__    |INDEX_TABLE|
    |default    |default__employee_id_idx_gender_employee_id__|INDEX_TABLE|
    +-----------+---------------------------------------------+-----------+
    

    索引表包含索引列、_bucketname和_off_sets,共三列。如下例所示,

    > DESC default__employee_id_idx_id_employee_id__;
    +--------------+----------------+----------+
    |   col_name   |   data_type    | comment  |
    +--------------+----------------+----------+
    | employee_id  | int            |          |
    | _bucketname  | string         |          |
    | _offsets     | array<bigint>  |          |
    +--------------+----------------+----------+
    3 rows selected (0.135 seconds)
    
    > SELECT * FROM default__employee_id_idx_id_employee_id__;
    +--------------+------------------------------------------------------+
    | employee_id  | _bucketname                               | _offsets |
    +--------------+------------------------------------------------------+
    | 100          | .../warehouse/employee_id/employee_id.txt | [0]      |
    | 101          | .../warehouse/employee_id/employee_id.txt | [66]     |
    | 102          | .../warehouse/employee_id/employee_id.txt | [123]    |
    | ...          |                  ...             ...      | ...      |
    +--------------+-------------------------------------------+----------+
    25 rows selected (0.219 seconds)
    

    删除索引的命令如下所示,删表不会删相关索引。

    DROP INDEX index_name ON table_name

    1. skewed/temporary 表的使用
      自Hive 0.10.0之后,HQL开始支持创建skewed表。通过把skewed数据区分开来自动放入专门的文件和文件夹内,查询就只访问或者不访问这些数据,这样在查询中用到的文件和分区文件夹数量变小,从而改善性能。以下为创建skewed表示例,
    > CREATE TABLE sample_skewed_table (
    > dept_no int, 
    > dept_name string
    > ) 
    > SKEWED BY (dept_no) ON (1000, 2000); -- Specify value skewed
    No rows affected (3.122 seconds)
    
    > DESC FORMATTED sample_skewed_table;
    +-----------------+------------------+---------+
    | col_name        | data_type        | comment |
    +-----------------+------------------+---------+
    | ...             | ...              |         |
    | Skewed Columns: | [dept_no]        | NULL    |
    | Skewed Values:  | [[1000], [2000]] | NULL    |
    | ...             | ...              |         |
    +-----------------+------------------+---------+
    33 rows selected (0.247 seconds)
    

    临时表(temporary table)可以把多次使用的中间结果单独存放,以节省重建这些共享共通数据集所消耗的资源。另外也可以把它存放在SSD或者内存中以改善性能。

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