Hive 随谈（五）– Hive 优化

最新推荐文章于 2025-02-04 20:47:32 发布

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本文介绍了Hive查询优化策略，包括列裁剪、分区裁剪、Join操作优化、Map端部分聚合等内容。通过这些策略可以有效提升Hive查询效率。

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Hive 针对不同的查询进行了优化，优化可以通过配置进行控制，本文将介绍部分优化的策略以及优化控制选项。

列裁剪（Column Pruning）

在读数据的时候，只读取查询中需要用到的列，而忽略其他列。例如，对于查询：

SELECT a,b FROM T WHERE e < 10;

其中，T 包含 5 个列 (a,b,c,d,e)，列 c，d 将会被忽略，只会读取a, b, e 列

这个选项默认为真： hive.optimize.cp = true

分区裁剪（Partition Pruning）

在查询的过程中减少不必要的分区。例如，对于下列查询：

SELECT * FROM (SELECT c1, COUNT(1)
FROM T GROUP BY c1) subq
WHERE subq.prtn = 100;

SELECT * FROM T1 JOIN
(SELECT * FROM T2) subq ON (T1.c1=subq.c2)
WHERE subq.prtn = 100;

会在子查询中就考虑 subq.prtn = 100 条件，从而减少读入的分区数目。

此选项默认为真：hive.optimize.pruner=true

Join

在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生 OOM 错误的几率。

对于一条语句中有多个 Join 的情况，如果 Join 的条件相同，比如查询：

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
JOIN newuser x ON (u.userid = x.userid);

如果 Join 的 key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce
一个 Map-Reduce 任务，而不是 ‘n’ 个
在做 OUTER JOIN 的时候也是一样

如果 Join 的条件不相同，比如：

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
JOIN newuser x on (u.age = x.age);

Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的：

INSERT OVERWRITE TABLE tmptable
SELECT * FROM page_view p JOIN user u
ON (pv.userid = u.userid);

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT x.pageid, x.age FROM tmptable x
JOIN newuser y ON (x.age = y.age);

Map Join

Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。比如查询：

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT /*+ MAPJOIN(pv) */ pv.pageid, u.age
FROM page_view pv
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);

可以在 Map 阶段完成 Join，如图所示：

Group By

Map 端部分聚合：
- 并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。
- 基于 Hash
- 参数包括：
  - hive.map.aggr = true 是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
  - hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 在 Map 端进行聚合操作的条目数目
有数据倾斜的时候进行负载均衡
- hive.groupby.skewindata = false
- 当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 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 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 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 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。