hive性能优化
一、Map阶段的优化：
（控制hive任务中的map数，确定合适的map数，以及每个map处理合适的数据量）。
map个数影响因子：
- input目录中文件总个数；
- input目录中每个文件大小；
- 集群设置的文件块大小(默认为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看，不能在hive中自定义修改)；
举例：
input目录中有1个文件（300M），会产生3个块（2个128M，1个44M）即3个Map数。
input目录中有3个文件（5M,10M,200M），会产生4个块（5M,10M,128M,72M）即4个Map数。
适当减少Map数：
当一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m）,会产生很多Map，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数是受限的。
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;//表示执行前进行小文件合并。
//大于128:按照128M分割；100~128按照100分；小于100的进行合并。
适当增加Map数：
当有一个小于128M的文件(其中有上千万的数据，字段少并且数据单位小)，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，耗时比较大。
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as
select * from a distribute by rand();
//表示通过设置Map任务数来中加Map，把a表中的数据均匀的放到a_1目录下10个文件中。
Map端聚合：
set hive.map.aggr=true ;（默认为true)
二、Reduce阶段的优化：
2.1 指定reduce数量
set mapred.reduce.tasks=10
2.2未指定reduce数量
param1:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为1000^3）
param2:hive.exec.reducers.max（默认为999）
reduceNum = min(param2，总输入数据量/param1(reduceNum = InputFileSize / bytes per reducer))
通常情况下，有必要手动指定reducer个数。考虑到map阶段的输出数据量通常会比输入有大幅减少，因此即使不设定reducer个数，重设参数2还是必要的。依据Hadoop的经验，可以将参数2设定为0.95*(集群中TaskTracker个数)。
三、其他优化：
Multi-insert & multi-group by
从一份基础表中按照不同的维度，一次组合出不同的数据
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1)] select_statement1 group by key1
INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION(partcol2=val2 )] select_statement2 group by key2
#具体实例
FROM pv_users
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_sum
SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid)
GROUP BY pv_users.gender
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/opt/data/users/pv_age_sum'
SELECT pv_users.age, count(DISTINCT pv_users.userid)
GROUP BY pv_users.age;
生成MR Job 个数
生成一个MR Job
多表连接，如果多个表中每个表都使用同一个列进行连接（出现在JOIN子句中），则只会生成一个MR Job。
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1)
JOIN c ON (c.key = b.key1)
三个表a、b、c都分别使用了同一个字段进行连接，亦即同一个字段同时出现在两个JOIN子句中，从而只生成一个MR Job。
生成多个MR Job
多表连接，如果多表中，其中存在一个表使用了至少2个字段进行连接（同一个表的至少2个列出现在JOIN子句中），则会至少生成2个MR Job。
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1)
JOIN c ON (c.key = b.key2)
三个表基于2个字段进行连接，这两个字段b.key1和b.key2同时出现在b表中。连接的过程是这样的：首先a和b表基于a.key和b.key1进行连接，对应着第一个MR Job；表a和b连接的结果，再和c进行连接，对应着第二个MR Job。
数据倾斜：
倾斜原因：
map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特性、建表时考虑不周、某些SQL语句本身就有数据倾斜等原因造成的reduce上的数据量差异过大，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。
解决方案：
1. 空值数据倾斜
join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值，这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key。
案例：在日志中，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。
select * from log l
left outer join user u on
case when (l.user_id is null or I.user_id='-' or I.user_id='0')
then concat(‘sql_hive’,rand() ) else l.user_id end = u.user_id;
2. Join操作产生数据倾斜
2.1 大表和小表Join
产生原因：Hive在进行join时，按照join的key进行分发，而在join左边的表的数据会首先读入内存，如果左边表的key相对分散，读入内存的数据会比较小，join任务执行会比较快；而如果左边的表key比较集中，而这张表的数据量很大，那么数据倾斜就会比较严重，而如果这张表是小表，则还是应该把这张表放在join左边。
解决方式：使用map join让小的维度表先进内存。在map端完成reduce。
在0.7.0版本之前：需要在sql中使用 /*+ MAPJOIN(smallTable) */ ；
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value
FROM a
JOIN b ON a.key = b.key;
在0.7.0版本之后：可以配置hive.auto.convert.join。
| 配置项 | 缺省值 | 配置说明 |
|---|---|---|
| hive.auto.convert.join | (0.7.0-0.10.0)false; (0.11.0-)true | 注意：hive-default.xml模板中错误地将默认设置为false，在Hive 0.11.0到0.13.1 |
| hive.smalltable.filesize(0.7.0) or hive.mapjoin.smalltable.filesize(0.8.1) | 25000000 | 默认值为2500000(25M),通过配置该属性来确定使用该优化的表的大小，如果表的大小小于此值就会被加载进内存中 |
注意：使用默认启动该优化的方式如果出现默名奇妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用),就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化
hive.auto.convert.join=false(关闭自动MAPJOIN转换操作)
hive.ignore.mapjoin.hint=false(不忽略MAPJOIN标记)
对于以下查询是不支持使用方法二(MAPJOIN标记)来启动该优化的
select /*+MAPJOIN(smallTableTwo)*/ idOne, idTwo, value FROM
( select /*+MAPJOIN(smallTableOne)*/ idOne, idTwo, value FROM
bigTable JOIN smallTableOne on (bigTable.idOne = smallTableOne.idOne)
) firstjoin
JOIN
smallTableTwo ON (firstjoin.idTwo = smallTableTwo.idTwo)
但是，如果使用的是方法一即没有MAPJOIN标记则以上查询语句将会被作为两个MJ执行，进一步的，如果预先知道表大小是能够被加载进内存的，则可以通过以下属性来将两个MJ合并成一个MJ
hive.auto.convert.join.noconditionaltask：Hive在基于输入文件大小的前提下将普通JOIN转换成MapJoin，
并是否将多个MJ合并成一个
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size：
多个MJ合并成一个MJ时，其表的总的大小须小于该值，同时hive.auto.convert.join.noconditionaltask必须为true
2.2 大表和大表Join
产生原因：业务数据本身的特性，导致两个表都是大表。
解决方式：业务削减。
案例：user 表有 500w+ 的记录，把 user 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。
select * from log l left outer join user u
on l.user_id = u.user_id;
解决方法：当天登陆的用户其实很少,先只查询当天登录的用户，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。
select /*+mapjoin(u2)*/* from log l2
left outer join
(
select /*+mapjoin(l1)*/u1.*
from ( select distinct user_id from log ) l1
join user u1 on l1.user_id = u1.user_id
) u2
on l2.user_id = u2.user_id;
3. count distinct 聚 合 时 存 在 大 量 特 殊 值
产生原因： 做count distinct时，该字段存在大量值为NULL或空的记录。
解决方式： 做count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。
案例：
1.只计算count distinct
select cast(count(distinct user_id)+1 as bigint) as user_cnt
from user
where user_id is not null and user_id <> '';
2.计算完count distinct 后面还有 group by。同一个reduce上进行distinct操作时压力很大,先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。
在Hive中，经常遇到count（distinct）操作，这样会导致最终只有一个reduce，我们可以先group 再在外面包一层count，就可以了。
select day,
count(case when type='session' then 1 else null end) as session_cnt,
count(case when type='user' then 1 else null end) as user_cnt
from (
select day,type
from (
select day,session_id,'session' as type from log
union all
select day user_id,'user' as type from log
)
group by day,type
)t1
group by day;
4. group by 产生倾斜的问题
set hive.map.aggr=true
开启map端combiner:在Map端做combine,若map各条数据基本上不一样, 聚合无意义，通过如下参数设置。
hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)
hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认)
解释：预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数小于100000*0.5，则不再聚合。
set hive.groupby.skewindata=true；//决定 group by 操作是否支持倾斜数据。
注意：只能对单个字段聚合。
控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce中减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题。
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。
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