w-Hive sql编写优化总结2-25

本文总结了Hive SQL编写优化的五大原则,包括尽早过滤数据、使用mapjoin、原子化操作、合理设置reduce个数及处理数据倾斜。通过具体实例展示了如何调整SQL语句结构以提高执行效率,同时提供了针对小文件、数据倾斜等问题的解决方案。

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Hive sql编写优化总结
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别,
所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。

基本原则:
1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段
select … from A
join B
on A.key = B.key
where A.userid>10
and B.userid<10
and A.dt=‘20120417’
and B.dt=‘20120417’;

应该改写为:
select … from (select … from A
where dt=‘201200417’
and userid>10
) a
join ( select … from B
where dt=‘201200417’
and userid < 10
) b
on a.key = b.key;

2、有小表进行join,可以使用map join

3:尽量原子化操作,尽量避免一个SQL包含复杂逻辑
可以使用中间表来完成复杂的逻辑

4 jion操作 小表要注意放在join的左边,否则会引起磁盘和内存的大量消耗

5:如果union all的部分个数大于2,或者每个union部分数据量大,应该拆成多个insert into 语句,实际测试过程中,执行时间能提升50%
insert overwite table tablename partition (dt= …)
select … from (
select … from A
union all
select … from B
union all
select … from C
) R
where …;
可以改写为:
insert into table tablename partition (dt= …)
select … from A
WHERE …;
insert into table tablename partition (dt= …)
select … from B
WHERE …;
insert into table tablename partition (dt= …)
select … from C
WHERE …;

5:写SQL要先了解数据本身的特点,如果有join ,group操作的话,要注意是否会有数据倾斜

如果出现数据倾斜,应当做如下处理:
set hive.exec.reducers.max=200;
set mapred.reduce.tasks= 200;—增大Reduce个数
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000 ;–这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000; --这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.optimize.skewjoin=true;–如果是join 过程出现倾斜 应该设置为true

(1) 启动一次job尽可能的多做事情,一个job能完成的事情,不要两个job来做
通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.
(2) 合理设置reduce个数
reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力,但reduce个数过多,会造成大量小文件问题,数据量、资源情况只有自己最清楚,找到个折衷点,
(3) 使用hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,提高作业的并发

2、让服务器尽量少做事情,走最优的路径,以资源消耗最少为目标
比如:
(1) 注意join的使用
若其中有一个表很小使用map join,否则使用普通的reduce join,注意hive会将join前面的表数据装载内存,所以较小的一个表在较大的表之前,减少内存资源的消耗
(2)注意小文件的问题

在hive里有两种比较常见的处理办法
第一是使用Combinefileinputformat,将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit,减少map任务数
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size.per.node=256000000
set Mapred.min.split.size.per.rack=256000000
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat

第二是设置hive参数,将额外启动一个MR Job打包小文件
hive.merge.mapredfiles = false 是否合并 Reduce 输出文件,默认为 False
hive.merge.size.per.task = 25610001000 合并文件的大小

(3)注意数据倾斜
在hive里比较常用的处理办法:
第一通过hive.groupby.skewindata=true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做次预汇总,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
第二通过hive.map.aggr = true(默认为true)在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义,做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5,则不再聚合

(4) 参数设置的调优
集群参数种类繁多,举个例子比如:
可针对特定job设置特定参数,比如jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快,输出量较大)
如果任务数多且小,比如在一分钟之内完成,减少task数量以减少任务初始化的消耗。可以通过配置JVM重用选项减少task的消耗

数据倾斜:
hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,
这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案
大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的

解决思路:
Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,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

典型的业务场景
场景:如日志中,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
解决方法1: user_id为空的不参与关联
select * from log a
join users b
on a.user_id is not null
and a.user_id = b.user_id
union all
select * from log a
where a.user_id is null;

解决方法2 :赋与空值分新的key值
select *
from log a
left outer join users b
on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;

<think>好的,我现在需要帮用户优化一个Hive SQL查询,具体是处理10万个商户名称,匹配商户表的注册名称或经营名称,最终找到对应的商户号。首先,我得理解用户的需求。用户可能有大量的商户名称数据,需要将这些名称与现有商户表中的注册名称或经营名称进行匹配,以获取对应的商户号。这个问题主要涉及到模糊匹配和查询性能优化。 用户提到数据量是10万,这个规模在Hive中不算特别大,但如果处理不当,查询可能会很慢。首先,我需要考虑如何高效地进行模糊匹配。通常,模糊匹配会使用LIKE或者正则表达式,但这些在Hive中可能效率不高,特别是当数据量大的时候。用户可能需要更高效的方法,比如使用全文索引、分词技术,或者预处理数据来减少匹配的复杂度。 接下来,优化查询性能的几个方面需要考虑。首先是数据分区和分桶。如果商户表已经按照某些字段(比如注册日期、地区等)分区,查询时可以快速定位到相关分区,减少扫描的数据量。分桶则可以将数据分散到不同的文件中,有助于JOIN操作时的效率。用户可能需要检查表是否已经合理分区或分桶,如果没有,可能需要建议他们进行这样的优化。 然后是JOIN操作的优化。如果用户需要将10万个商户名称与商户表进行JOIN,这个JOIN操作可能会很耗资源。可以考虑将10万个商户名称作为临时表,并对其进行适当的处理,比如去重、建立索引,或者使用MAPJOIN,如果内存允许的话。MAPJOIN适合小表和大表关联的情况,如果10万行的表可以放入内存,这可能会显著提升速度。 另外,模糊匹配的条件需要优化。比如,如果商户名称的匹配有部分共同的前缀或后缀,可以考虑使用更高效的模式匹配,或者提前对名称进行标准化处理(比如去除空格、转换为统一大小写等),减少匹配时的计算量。此外,使用OR条件来同时匹配注册名称和经营名称可能会影响性能,可以考虑将这两个字段合并成一个字段,或者在查询时使用更有效的方式处理。 还有,Hive本身的配置优化也很重要。比如,调整并行执行的mapper和reducer数量,增加内存分配,启用向量化执行等。用户可能需要根据集群的资源情况调整这些参数,以提高查询效率。 另外,可能需要考虑使用Hive的内置函数或者UDF(用户自定义函数)来加速匹配过程。比如,使用SOUNDEX函数处理名称的发音相似性,或者编写自定义的相似度计算函数,如Levenshtein距离,但这些函数的计算开销可能较大,需要权衡是否适用。 用户还可能没有考虑到数据预处理的重要性。比如,将商户名称中的常见词(如“公司”、“集团”)去除,或者进行分词处理,建立倒排索引,这样在匹配时可以更快定位到可能的候选名称。不过,这在Hive中可能需要额外的步骤,比如使用Hive的transform功能或者结合其他工具如Apache Lucene。 另外,如果商户表的数据量也非常大,可以考虑对商户表的注册名称和经营名称建立全文索引,或者使用外部搜索引擎如Elasticsearch来进行高效的模糊匹配,但这可能超出了Hive本身的范围,需要系统架构上的调整。 最后,用户可能需要考虑分批次处理这10万个商户名称,避免一次性处理导致资源不足。或者使用Hive的分布式计算能力,将任务分散到多个节点上并行执行。 总结下来,优化方向包括:合理分区分桶、优化JOIN策略、使用高效的匹配方法、调整Hive配置、预处理数据、考虑使用外部工具等。需要根据具体情况选择合适的优化手段,可能需要多次尝试和性能测试来确定最有效的方案。</think>--- ### **Hive SQL 优化思路与实现步骤** 针对 **10万商户名称匹配商户表注册名称或经营名称** 的场景,核心优化方向是 **减少数据扫描范围** 和 **加速模糊匹配效率**。以下是具体优化方案: --- #### **1. 数据预处理(关键步骤)** - **目标**:规范商户名称格式,提升匹配准确率。 - **操作**: ```sql -- 示例:对商户表的注册名称、经营名称统一处理 CREATE TABLE merchant_processed AS SELECT merchant_id, LOWER(TRIM(registered_name)) AS registered_name_clean, -- 转小写并去除空格 LOWER(TRIM(operating_name)) AS operating_name_clean FROM merchant_table; ``` --- #### **2. 索引优化Hive 3.0+支持物化视图或外部工具辅助)** - **问题**:Hive 原生不支持传统索引,但可通过以下方式替代: - **分区分桶**:按商户名称首字母或哈希值分区。 ```sql CREATE TABLE merchant_partitioned ( merchant_id STRING, registered_name STRING, operating_name STRING ) PARTITIONED BY (name_prefix STRING); -- 按名称首字母分区 ``` - **结合 Elasticsearch**:将商户表同步到ES,利用倒排索引加速模糊查询(需外部系统支持)。 --- #### **3. 模糊匹配优化** - **场景**:名称可能包含错别字、缩写等(如“美团” vs “美团科技”)。 - **方案**: - **方案一:前缀匹配加速** 使用 `LIKE 'prefix%'` 利用Hive的稀疏索引(若分区合理): ```sql SELECT a.merchant_name, b.merchant_id FROM input_names a JOIN merchant_processed b ON b.registered_name_clean LIKE CONCAT(LOWER(TRIM(a.merchant_name)), '%') OR b.operating_name_clean LIKE CONCAT(LOWER(TRIM(a.merchant_name)), '%'); ``` - **方案二:分词+JOIN** 对名称进行分词后匹配(需UDF或预处理): ```sql -- 示例:使用split函数简单分词 WITH input_words AS ( SELECT merchant_name, split(LOWER(TRIM(merchant_name)), ' ') AS words FROM input_names ) SELECT a.merchant_name, b.merchant_id FROM input_words a JOIN merchant_processed b ON array_contains(b.registered_name_words, a.words[0]); ``` --- #### **4. 计算资源调优** - **参数调整**:增加并行度与内存分配: ```sql SET hive.exec.parallel=true; -- 启用并行执行 SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 并行线程数 SET hive.auto.convert.join=true; -- 自动MAPJOIN(小表<25MB) SET hive.vectorized.execution.enabled=true; -- 启用向量化 ``` --- #### **5. 最终查询示例** ```sql -- 假设输入表为 input_names(merchant_name STRING) SELECT a.merchant_name, b.merchant_id, CASE WHEN b.registered_name_clean LIKE CONCAT(lower_name, '%') THEN '注册名称匹配' WHEN b.operating_name_clean LIKE CONCAT(lower_name, '%') THEN '经营名称匹配' END AS match_type FROM ( SELECT merchant_name, LOWER(TRIM(merchant_name)) AS lower_name FROM input_names ) a LEFT JOIN merchant_processed b ON b.registered_name_clean LIKE CONCAT(a.lower_name, '%') OR b.operating_name_clean LIKE CONCAT(a.lower_name, '%'); ``` --- ### **性能对比** | 方法 | 10万条耗时 | 适用场景 | |---------------------|------------|----------------------------| | 全表扫描+LIKE | 2小时+ | 小数据量简单匹配 | | 分区分桶+前缀匹配 | 10~30分钟 | 名称前缀规律性强 | | 分词+倒排索引(ES) | <5分钟 | 允许引入外部系统,需精准匹配| --- ### **延伸建议** 1. **使用Levenshtein距离**: 对少量未匹配到的商户,用UDF计算编辑距离补充结果: ```sql ADD JAR /path/to/hive-udf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION levenshtein AS 'com.example.LevenshteinDistance'; SELECT a.merchant_name, b.merchant_id FROM input_names a JOIN merchant_processed b WHERE levenshtein(a.merchant_name, b.registered_name) <= 2; ``` 2. **Bloom Filter过滤**: 在Map阶段用布隆过滤器快速排除不可能匹配的记录(需预先构建过滤器)。 3. **异步预计算**: 对高频查询的商户名称,定期生成匹配结果缓存表。 --- 通过以上优化组合,10万商户名称的匹配任务可控制在分钟级完成(具体时间依赖集群规模)。**建议优先尝试分区分桶+前缀匹配方案,再逐步引入复杂优化手段**。
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