浅谈Hive如何调优

本文深入探讨了Hive的优化方法,包括理解执行计划、数据压缩、分区与分桶、参数调整、SQL优化、数据倾斜处理和小文件问题。通过实例解析执行计划,展示了如何通过count()和count(distinct)等操作优化查询性能,并提供了各种Hive配置建议和SQL最佳实践,旨在提升Hive查询效率和集群资源利用率。

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浅谈Hive的一些优化

hive调优涉及到压缩和存储调优,参数调优,sql的调优,数据倾斜调优,小文件问题的调优等

1、看懂执行计划

Hive执行计划官方解释在哪?如下连接是Hive官网的Wiki地址

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

语法如下:

EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query

如下图所示,就是一个简单的执行计划解析数。

其中,stage这个是表达的整个语句需要执行的步骤,图中只有一个,那就表示只需要执行一个步骤

1.1、简单的执行计划

hive> explain select count(*) from t_data1 ;

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1
#说明stage之间的依赖性

STAGE PLANS:  #各个stage的执行计划
  Stage: Stage-1
    Map Reduce  #这个stage是一个MR
      Map Operator Tree:  #Map阶段的操作树
          TableScan  #扫描表,获取数据
            alias: t_data1  扫描的表别名
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
            Select Operator  #选取操作
              Statistics: Num rows: 1 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
              Group By Operator   #分组聚合操作,不指定Key,只有一个分组
                aggregations: count()  聚合操作
                mode: hash       
                outputColumnNames: _col0  输出列名
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
                Reduce Output Operator   #输出结果给Reduce
                  sort order:         #不排序
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
                  value expressions: _col0 (type: bigint)   #value表达式
      Reduce Operator Tree:   #Reduce的操作树
        Group By Operator    #分组聚合操作
          aggregations: count(VALUE._col0)   聚合操作
          mode: mergepartial      合并各个map所贡献的各部分
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
          File Output Operator   #文件输出操作
            compressed: false    不压缩
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
在大数据处理中,Hive作为常用的数据仓库工具,其性能化是提升数据处理效率的关键环节。以下从查询化、配置和数据存储化三个方面,详细阐述Hive的性能化方法。 ### 查询化 1. **避免全表扫描**:合理使用分区和分桶技术可以有效减少需要扫描的数据量,从而加快查询速度。例如,在创建表时指定`PARTITIONED BY`字段,可以将数据按照某个维度进行划分,查询时仅扫描相关分区[^1]。 2. **使用合适的JOIN策略**:Hive支持多种JOIN操作,包括Map Join、Common Join等。对于小表与大表的连接,推荐使用Map Join,这样可以在Map阶段完成连接操作,避免Reduce阶段带来的延迟。 3. **化LIMIT子句**:通过设置`hive.limit.optimize.enable=true`,可以开启pushdown LIMIT子句化,使得LIMIT子句被推送到子查询中执行,从而减少不必要的数据读取[^2]。 4. **合理使用索引**:虽然Hive不支持传统意义上的索引,但可以通过建立位图索引等方式来加速某些类型的查询[^1]。 ### 配置 1. **整MapReduce任务数量**:通过修改`mapreduce.job.reduces`参数,可以控制Reduce任务的数量,进而影响最终输出文件的数量。适当增加Reduce任务数可以提高并行度,但也可能导致小文件问题。因此,需要根据实际情况进行权衡。 2. **启用压缩**:在Hive中启用中间数据和最终输出数据的压缩功能,不仅可以减少磁盘I/O,还能降低网络传输成本。常用的压缩算法有GZIP、SNAPPY等,可通过`hive.exec.compress.intermediate`和`hive.exec.compress.output`参数进行配置[^1]。 3. **整内存分配**:合理设置JVM堆内存大小,可以避免频繁的垃圾回收操作,提高任务执行效率。这通常涉及到`mapreduce.map.java.opts`和`mapreduce.reduce.java.opts`等参数的整。 ### 数据存储化 1. **选择合适的数据格式**:Hive支持多种数据存储格式,如TextFile、SequenceFile、ORC、Parquet等。其中,列式存储格式(如ORC、Parquet)能够显著提高查询性能,因为它们允许只读取查询所需的部分数据[^1]。 2. **数据分区与分桶**:除了用于查询化外,合理的分区和分桶策略还可以改善数据存储结构,使得数据分布更加均匀,有助于提升查询性能。 3. **定期清理无用数据**:随着时间的推移,数据仓库中可能会积累大量不再使用的旧数据。定期清理这些数据不仅可以释放存储空间,也有助于保持良好的查询性能[^1]。 综上所述,通过对查询逻辑的化、配置参数的整以及数据存储方式的选择,可以有效地提升Hive的性能表现,满足大规模数据处理的需求。 ```sql -- 示例:创建一个带有分区的表 CREATE TABLE sales ( sale_id INT, product STRING, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (dt STRING); ``` ```xml <!-- 示例:Hive配置文件中的部分配置 --> <property> <name>hive.limit.optimize.enable</name> <value>true</value> </property> ```
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