Hive模式設(shè)計(jì)及優(yōu)化 省賽獲獎

Hive模式設(shè)計(jì)及優(yōu)化Hive模式設(shè)計(jì)—按天劃分的表當(dāng)數(shù)據(jù)集增長很快時(shí)，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常使用按天劃分的表，對應(yīng)hive，應(yīng)該使用分區(qū)表。Hive通過where子句中的表達(dá)式來選擇查詢所需要的指定的分區(qū)，這樣的查詢執(zhí)行效率高。CREATETABLEsales(idSTRING,numINT,amountdouble,regionSTRING)PARTITIONEDBY(ymdString)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';Hive模式設(shè)計(jì)—分區(qū)過多的問題Hdfs用于存儲數(shù)百萬的大文件，而非數(shù)十億的小文件。使用過多分區(qū)可能導(dǎo)致創(chuàng)建大量的非必須的hadoop文件和文件夾。一個(gè)分區(qū)對應(yīng)著一個(gè)包含多個(gè)文件的文件夾。如果存在大量文件，那么最終就會超出namenode對系統(tǒng)云數(shù)據(jù)信息的處理能力。Mapreduce會將一個(gè)任務(wù)（job）轉(zhuǎn)換成多個(gè)任務(wù)（task），默認(rèn)情況下，每個(gè)task都是一個(gè)新的JVM實(shí)例，都需要開啟和銷毀的開銷。對于小文件，每個(gè)文件都會對應(yīng)一個(gè)task。在一些情況下，JVM開啟和銷毀的時(shí)間中銷毀可能會比實(shí)際處理數(shù)據(jù)的時(shí)間消耗更長。Hive模式設(shè)計(jì)—分區(qū)過多的問題一個(gè)理想的分區(qū)方案不應(yīng)該產(chǎn)生太多的分區(qū)，分區(qū)對應(yīng)的文件夾下的文件應(yīng)該足夠的大，應(yīng)該是文件系統(tǒng)中塊大小的若干倍。分區(qū)策略按時(shí)間范圍進(jìn)行分區(qū)是按照不同的時(shí)間粒度來確定合適大小的數(shù)據(jù)積累量。使用兩個(gè)級別的分區(qū)并且使用不同的維度。例如，第一個(gè)分區(qū)按照天進(jìn)行劃分，而二級分區(qū)按照區(qū)域進(jìn)行劃分。如果不能找到好的、大小相對合適的分區(qū)方式，可以使用分桶存儲。Hive模式設(shè)計(jì)—分桶表數(shù)據(jù)存儲CREATETABLEsales_p(id STRING,num INT,amountdouble,regionSTRING)PARTITIONEDBY(ymd

String,id STRING) ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';并非所有的數(shù)據(jù)集都可以形成合理的分區(qū)，而且分區(qū)對應(yīng)的文件要足夠大。分桶是將數(shù)據(jù)集分解成更容易管理的若干部分的另一個(gè)技術(shù)。Hive模式設(shè)計(jì)—分桶表數(shù)據(jù)存儲CREATETABLEsales_b(idstring,numint,amountdouble,regionstring)PARTITIONEDBY(ymdstring)clusteredby(id)into4bucketsROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';Hive模式設(shè)計(jì)—同一份數(shù)據(jù)多種處理insertintotablestocks_drselect*fromstockswheresymbol=600718;insertintotablestocks_kdselect*fromstockswheresymbol=002230;Hive可以從一個(gè)數(shù)據(jù)源產(chǎn)生多個(gè)數(shù)據(jù)聚合，而無需每次聚合都要重新掃描一次。對于大的數(shù)據(jù)集，這個(gè)優(yōu)化可以節(jié)約很多時(shí)間。fromstocksinsertintotablestocks_drselect*wheresymbol=600718insertintotablestocks_xfselect*wheresymbol=002230;Hive優(yōu)化-使用explainHive提供EXPLAIN命令，顯示查詢的執(zhí)行計(jì)劃explainselectsum(num)fromsales;explainextendedselectsum(num)fromsales;Hive優(yōu)化-Join優(yōu)化Hive查詢時(shí)，對每個(gè)記錄進(jìn)行連接操作時(shí)，會將其他表緩存起來，然后掃描最后那個(gè)表進(jìn)行計(jì)算，因此用戶需要保證連續(xù)查詢中表的大小從左到右是依次增加的。Hive提供了一個(gè)“標(biāo)記”機(jī)制來顯式的告訴查詢優(yōu)化器哪個(gè)表是大表。select/*+streamtable(a)*/a.ymd,a.symbolHive優(yōu)化-并行執(zhí)行Hive會將一個(gè)查詢轉(zhuǎn)化成一個(gè)或者多個(gè)階段，這樣的階段可以是mapreduce階段、抽樣階段、合并階段、limit階段，或者h(yuǎn)ive執(zhí)行過程中可能需要的其他階段。默認(rèn)情況下，hive一次只會執(zhí)行一個(gè)階段。有些job可能包含多個(gè)階段，而這些階段可能并非完全相互依賴，這些階段是可以并行執(zhí)行的。設(shè)置參數(shù)hive.exec.parallel為true，可以開啟并發(fā)執(zhí)行。Hive優(yōu)化-hive嚴(yán)格模式hive提供了一個(gè)嚴(yán)格模式，可以防止用戶執(zhí)行那些可能產(chǎn)生意想不到的不好的效果的查詢。即某些查詢在嚴(yán)格模式下無法執(zhí)行。通過設(shè)置hive.mapred.mode的值為strict，可以禁止3種類型的查詢。查詢分區(qū)表的where語句中沒有包含分區(qū)字段過濾條件使用了orderby的查詢，沒有l(wèi)imit語句限制笛卡爾積的查詢Hive優(yōu)化-JVM重用JVM重用對hive的性能具有非常大的影響，特別是對于很難避免小文件的場景或者task特別多的場景，這類場景大多數(shù)執(zhí)行時(shí)間都很短。hadoop默認(rèn)配置是使用JVM來執(zhí)行map和reduce任務(wù)的，這時(shí)jvm的啟動過程可能會造成相當(dāng)大的開銷，尤其是執(zhí)行的job包含有成千上萬個(gè)task任務(wù)的情況。JVM重用可以使得JVM實(shí)例在同一個(gè)JOB中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapre-site.xml文件中進(jìn)行設(shè)置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks。Hive優(yōu)化-動態(tài)分區(qū)調(diào)整動態(tài)分區(qū)插入可以通過簡單的select語句向分區(qū)表中創(chuàng)建很多新的分區(qū)如果分區(qū)的個(gè)數(shù)太多，那么就會在系統(tǒng)中產(chǎn)生大量的輸出控制流，因此配置限制動態(tài)分區(qū)數(shù)量很有必要。通過參數(shù)hive.exec.dynamic.partition.mode設(shè)置動態(tài)分區(qū)模式為嚴(yán)格模式（strict）通過參數(shù)hive.exec.max.dynamic.partitions限制可以創(chuàng)建的總的最大動態(tài)分區(qū)個(gè)數(shù)。通過參數(shù)hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode限制在每個(gè)mapper/reducernode可以創(chuàng)建的最大動態(tài)分區(qū)個(gè)數(shù)。通過參數(shù)dfs.datanode.max.transfer.threads來控制datanode上一次可以打開的文件的數(shù)量，這個(gè)參數(shù)必須設(shè)置在datanode的hdfs-site.xml文件中.Hive的join--CommonJoinHive中的Join可分為CommonJoin（Reduce階段完成join）、MapJoin（Map階段完成join）和SMB(Sort-Merge-Bucket)如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的條件，那么Hive解析器會默認(rèn)執(zhí)行CommonJoin，即在Reduce階段完成join。整個(gè)過程包含Map、Shuffle、Reduce階段。Map階段

讀取源表的數(shù)據(jù)，Map輸出的時(shí)候以Joinon條件中的列為key，如果Join有多個(gè)關(guān)聯(lián)鍵，則以這些關(guān)聯(lián)鍵的組合作為key；Map輸出的value為join之后所關(guān)心的(select或者where中需要用到的)列，同時(shí)在value中還會包含表的Tag信息，用于標(biāo)明此value對應(yīng)哪個(gè)表。Shuffle階段

根據(jù)key的值進(jìn)行hash，并將key/value按照hash值推送至不同的reduce中，這樣確保兩個(gè)表中相同的key位于同一個(gè)reduce中。Reduce階段

根據(jù)key的值完成join操作，期間通過Tag來識別不同表中的數(shù)據(jù)。Hive的join--CommonJoinSELECTa.id,a.dept,b.ageFROMajoinbON(a.id=b.id);Hive的join--MapjoinMapJoin通常用于一個(gè)很小的表和一個(gè)大表進(jìn)行join的場景，小表大小由參數(shù)hive.mapjoin.smalltable.filesize來決定，默認(rèn)值為25M。自動方式hive自動根據(jù)sql，選擇使用commonjoin或者mapjoin需要設(shè)置屬性hive.auto.convert.join=true手動方式select/*+mapjoin(n)*/m.col,m.col2,n.col3frommjoinnonm.col=n.col;Hive的join--MapjoinMapjoinusers表有500w+的記錄,log表里user_id有上百萬個(gè)，每日的會員uv不會太多，有交易的會員不會太多，有點(diǎn)擊的會員不會太多，有傭金的會員不會太多等等。users表相對log表小些，但也無法mapjoinselect

*

fromlogaleft

outerjoin

usersbon

a.user_id

=

b.user_id;select/*+mapjoin(x)*/*fromlogaleftouterjoin(select/*+mapjoin(c)*/d.*from(selectdistinctuser_idfromlog)cjoinusersdonc.user_id=d.user_id)xona.user_id=x.user_id;Hive的join--SMB(Sort-Merge-Bucket)SortMergeBucketJoin主要是為了解決大表與大表間的Join問題，分桶其實(shí)就是把大表化成了“小表”，然后通過Map-SideJoin解決.對于JOIN操作的兩個(gè)表有一個(gè)相同的列，如果這兩個(gè)表是在連接列上建立的桶表，那么將保存相同列值的桶進(jìn)行JOIN操作就可以大大較少JOIN的數(shù)據(jù)量.hivejoin數(shù)據(jù)傾斜數(shù)據(jù)傾斜（skew）使得某個(gè)reducer要處理的數(shù)據(jù)特別多，而其他reducer要處理的很少,任務(wù)進(jìn)度長時(shí)間維持在99%（或100%）.hivejoin數(shù)據(jù)傾斜join的key值發(fā)生傾斜，key值包含很多空值，對空值賦一個(gè)隨機(jī)值來分散keyselectuserid,namefromuser_infoajoin(selectcasewhenuseridisnullthencast(rand(47)*100000asint)elseuseridendfromuser_read_log)bona.userid=b.useridhivejoin數(shù)據(jù)傾