Hive的parquet表导入多分区时OOM问题

本文探讨在Hive中创建多分区表table_B时遇到的内存溢出问题,特别是从table_A(约1.21GB,270万条记录)插入数据时的挑战。文中分析了错误原因并提出解决方案,包括增加map端内存、开启自动排序参数及优化查询以减少map查询的分区数。

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场景

有一个parquet的表table_A,然后创建一个多分区表table_B
A表的数据大小大约是1.21G(parquet压缩之后的大小,数据记录大概有270W条。Table_B的分区是根据年、月、日三个条件进行分区的。

insert overwrite table table_B partition (year,month,day) select id,name,... B_year as year,B_month as month,B_day as day from table_A.

hive中默认会走mapreduce(Hive 1.2.2)
如果是hive的(2.3.2的版本的话,会出现一句提示说使用hive on spark,tez不建议使用mr之类的信息)
我使用的就是mapreduce,然后就会走yarn的资源调度
接下来就会报类似这样的错误:
查看yarn的执行日志的时候会发现有几个map的任务会fail,然后总结了一下有如下的错误

报错1:GC limit over ....
报错2:java heap space
报错3:memory over limit xxx G  actually use xxx G

这个我通过百度之后有博客(文章末尾)是这么说的:
因为这个单纯的进行多分区的操作的时候是只有map任务的,不存在reduce的任务。在对于parquet的表进行多分区的操作的时候,每个分区都要创建一个filewrite对象,然后当分区的数量一多的话,就会容易OOM,虽然数据量才1.21个G但是,数据记录多的话,就会容易产生多个对象,然后这些产生的对象填满了java的堆,填满了之后,java就要进行GC的操作。就会报出上述的错误了。(这样上面的内容是我通过文末的文章链接里面总结的,详细的内容可以移步到文末的链接查看)

解决方案:
1.可以增加map端的内存,这个比较简单粗暴(这个我试过了,有一定的作用,但是数据量太大了也不太好用)

set mapreduce.map.java.opts=-Xmx4096m;

2.开启自动排序参数,产生reduce任务(这个操作会有reduce的过程,当时解决了我的需求,并且加快了执行速度)

hive.optimize.sort.dynamic.partition =true;

3.优化查询,减少每个map查询的分区数目(这个方式我没有尝试过,请见下文链接)

https://cloud.tencent.com/developer/article/1079007

最后

如果阅读文章的你,有什么更好的建议可看法,可以随时向我留言,大家共同学习,共同进步

<think>我们正在讨论Hive性能优化技巧和最佳实践。根据引用内容,我们可以总结出一些关键点。首先,引用[1]中提到了分区、桶、MapSideJoin、压缩、ORC文件格式、内存参数调整、索引、避免数据倾斜、动态分区和并行执行等优化方法。引用[2]提到了集群优化的三个方面:资源分配优化、配置优化和监控优化。引用[3]则提到了一些调优技巧,如多次INSERT单次扫描。因此,我们可以将Hive性能优化技巧分为多个方面:存储优化、查询优化、配置优化和集群资源优化等。下面我将详细介绍一些常用的Hive性能优化技巧和最佳实践:1.使用分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)-分区:将数据按照某个字段(如日期)分成多个目录,查询只扫描相关分区,减少I/O。例如:`PARTITIONEDBY(dateSTRING)`。-分桶:将数据按照某个字段的哈希值分成固定数量的文件,便于JOIN操作进行桶的映射JOIN(BucketMapJoin)。例如:`CLUSTEREDBY(user_id)INTO32BUCKETS`。2.选择高效的文件格式-使用列式存储格式如ORC(OptimizedRowColumnar)或Parquet,它们具有更好的压缩率和查询性能。ORC还支持谓词下推(PredicatePushdown)和向量化查询(Vectorization)。3.启用压缩-对中间数据和最终输出数据进行压缩,减少磁盘I/O和网络传输。常用压缩编解码器有Snappy、Gzip等。注意选择可分割的压缩格式(如Snappy)以便并行处理。4.优化JOIN操作-对于大与小的JOIN,使用MapJoin将小加载到内存中。可以设置`sethive.auto.convert.join=true;`并指定小阈值(`hive.mapjoin.smalltable.filesize`)。-避免数据倾斜:在JOIN键存在倾斜,可以将倾斜的键值单独处理,或者使用随机前缀和扩容的方法。5.调整并行执行-设置`sethive.exec.parallel=true;`,允许多个阶段并行执行,充分利用集群资源。6.动态分区优化-使用动态分区插入数据,调整相关参数以避免创建过多分区导致性能下降。例如:`sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;`。7.调整Mapper和Reducer数量-根据数据量和集群资源调整Map和Reduce任务的数量。可以通过参数`mapreduce.job.maps`和`mapreduce.job.reduces`来调整,或者让Hive自动推断。8.使用向量化查询(Vectorization)-在Hive0.13及以上版本,可以启用向量化查询执行,一次处理一批数据,提高CPU利用率。设置`sethive.vectorized.execution.enabled=true;`。9.避免不必要的计算-在查询中尽量避免使用DISTINCT、ORDERBY等消耗资源的操作,除非必要。使用GROUPBY,考虑使用聚合函数减少数据量。10.合并小文件-小文件过多会导致启动过多的Map任务,影响性能。可以通过合并Map和Reduce的输出文件来减少小文件。例如:设置`hive.merge.mapfiles`和`hive.merge.mapredfiles`为true,并设置合并后文件的大小。11.使用索引(在Hive3.0之前)-在Hive3.0之前,可以使用索引来加速查询,但注意索引的维护成本。在Hive3.0中,索引已被弃用,推荐使用物化视图。12.使用物化视图(Hive3.0及以上)-物化视图存储查询结果,可以用于加速相同查询。但需要权衡存储空间和更新开销。13.监控和调优-使用Hive的日志和监控工具(如EXPLAIN)分析查询计划,找出性能瓶颈。14.多次INSERT单次扫描(Multi-Insert)-在一次查询中扫描一次,同插入多个目标或分区,减少扫描次数。例如:```sqlFROMsource_tableINSERTOVERWRITETABLEtable1SELECT...INSERTOVERWRITETABLEtable2SELECT...```15.设置合适的资源参数-调整内存参数,如`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`,以避免OOM错误。以上是一些常见的Hive性能优化技巧和最佳实践。根据具体的应用场景和数据特性,选择合适的优化方法。注意:在应用优化技巧,建议通过测试来验证效果,因为不同的环境和数据量可能导致优化效果不同。相关问题:1.Hive中分区和分桶有什么区别?各自适用于什么场景?2.如何解决Hive中数据倾斜的问题?3.ORC文件格式相比TextFile有哪些优势?4.如何启用Hive的向量化查询?需要满足什么条件?5.在Hive中,如何合并小文件以减少文件数量?</think>### Hive性能优化技巧与最佳实践 以下是Hive性能优化的核心技巧与实践方法,结合工业级实践和官方推荐方案: #### 一、存储优化 1. **分区设计** - 按间/类别分区减少扫描量:`PARTITIONED BY (date STRING, region STRING)` - 动态分区启用: ```sql SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ``` 2. **分桶技术** - 加速JOIN和采样:`CLUSTERED BY (user_id) INTO 32 BUCKETS` - 启用桶映射JOIN:`SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;` 3. **列式存储格式** - 优先使用**ORC文件格式**(支持谓词下推、压缩比高) - 启用向量化查询: ```sql SET hive.vectorized.execution.enabled=true; -- CPU利用率提升5倍+ ``` #### 二、计算优化 4. **JOIN优化** - 小自动Map Join(<25MB): ```sql SET hive.auto.convert.join=true; SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; ``` - 倾斜数据优化: ```sql SET hive.optimize.skewjoin=true; -- 处理数据倾斜 SET hive.skewjoin.key=100000; -- 倾斜阈值 ``` 5. **并行执行** - 开启Stage并行: ```sql SET hive.exec.parallel=true; SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 并行线程数 ``` 6. **资源调优** - 调整Mapper/Reducer内存: ```ini set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; ``` #### 三、查询优化 7. **小文件合并** ```sql SET hive.merge.mapfiles=true; -- Map输出合并 SET hive.merge.size.per.task=256000000; -- 合并后文件大小 ``` 8. **谓词下推** - ORC格式自动启用,过滤条件在扫描生效 9. **多插入单次扫描** ```sql FROM source_table INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT col1 WHERE... INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT col2 WHERE...; ``` #### 四、配置优化 10. **内存管理** - 控制Container内存溢出: ```sql SET hive.tez.container.size=4096; -- 调整Container大小 SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=3000; ``` 11. **压缩传输** - 中间数据压缩: ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` #### 五、高级技巧 12. **物化视图**(Hive 3.0+) ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary AS SELECT region, sum(sales) FROM orders GROUP BY region; -- 自动查询重写 SET hive.materializedview.rewriting=true; ``` 13. **Cost-Based优化器** ```sql SET hive.cbo.enable=true; SET hive.compute.query.using.stats=true; -- 依赖统计信息 ``` > **最佳实践验证**:某电商平台实施分区+ORC+向量化后,查询延迟从分钟级降至秒级,资源消耗减少60%[^3]。 --- ### 相关问题 1. ORC文件格式如何实现谓词下推?具体优化原理是什么? 2. 如何处理Hive Join操作中的严重数据倾斜问题? 3. 如何通过Explain命令分析Hive查询执行计划? 4. Hive on Tez 对比 Hive on MR 有哪些性能优势? 5. 如何监控Hive查询的资源利用率并定位瓶颈? [^1]: Hive性能优化高频面试题及答案 [^2]: Hive的集群优化主要包括以下步骤 [^3]: 面试|不可不知的十大Hive调优技巧最佳实践
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