hive 参数调优

最新推荐文章于 2024-04-13 20:49:38 发布

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本文详细介绍了Hive性能调优的关键参数设置，包括数据分片、MapReduce配置、执行引擎选择、Join优化、向量化计算、动态分区、小文件处理、ORC文件优化及统计信息收集等，为提升Hive查询效率提供了全面指导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载：

https://blog.youkuaiyun.com/renzhixin1314/article/details/70496325

Map Reduce数量相关

数据分片大小 (分片的数量决定map的数量) 
计算公式: splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=750000000;

单个reduce处理的数据量 (影响reduce的数量) 
计算公式: Max(1, Min(hive.exec.reducers.max [1099], ReducerStage estimate/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)) x hive.tez.max.partition.factor

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=629145600;

tez将会根据vertice的输出大小动态预估调整reduce的个数

set hive.tez.auto.reducer.parallelism = true;

执行计划相关

hive执行引擎 mr/tez/spark

set hive.execution.engine=mr;

调整Join顺序，让多次Join产生的中间数据尽可能小，选择不同的Join策略

set hive.cbo.enable=true;

如果数据已经根据相同的key做好聚合，那么去除掉多余的map/reduce作业

set hive.optimize.reducededuplication=true;

如果一个简单查询只包括一个group by和order by，此处可以设置为1或2

set hive.optimize.reducededuplication.min.reducer=4;

Map Join优化, 不太大的表直接通过map过程做join

set hive.auto.convert.join=true;
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

Map Join任务HashMap中key对应value数量

set hive.smbjoin.cache.rows=10000;

可以被转化为HashMap放入内存的表的大小(官方推荐853M)

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=894435328;

map端聚合(跟group by有关), 如果开启, Hive将会在map端做第一级的聚合, 会用更多的内存 
http://dmtolpeko.com/2014/10/13/map-side-aggregation-in-hive/

开启这个参数 sum(1)会有类型转换问题

set hive.map.aggr=false;

所有map任务可以用作Hashtable的内存百分比, 如果OOM, 调小这个参数(官方默认0.5)

set hive.map.aggr.hash.percentmemory=0.5;

将只有SELECT, FILTER, LIMIT转化为FETCH, 减少等待时间

set hive.fetch.task.conversion=more;
set hive.fetch.task.conversion.threshold=1073741824;

聚合查询是否转化为FETCH

set hive.fetch.task.aggr=false;

如果数据按照join的key分桶，hive将简单优化inner join(官方推荐关闭)

set hive.optimize.bucketmapjoin= false;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=false;

向量化计算 
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Vectorized+Query+Execution 
如果开启, sum(if(a=1,1,0))这样的语句跑不过

set hive.vectorized.execution.enabled=false;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled=false;
set hive.vectorized.groupby.checkinterval=4096;
set hive.vectorized.groupby.flush.percent=0.1;
动态分区相关

hive0.13有个bug, 开启这个配置会对所有字段排序

set hive.optimize.sort.dynamic.partition=false;

以下两个参数用于开启动态分区

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

小文件相关

合并小文件

set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.tezfiles=true;
set hive.merge.sparkfiles=false;
set hive.merge.size.per.task=536870912;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=536870912;
set hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
ORC相关

https://orc.apache.org/docs/hive-config.html

如果开启将会在ORC文件中记录metadata

set hive.orc.splits.include.file.footer=false;

ORC写缓冲大小

set hive.exec.orc.default.stripe.size=67108864;
统计相关

新创建的表/分区是否自动计算统计数据

set hive.stats.autogather=true;
set hive.compute.query.using.stats=true;
set hive.stats.fetch.column.stats=true;
set hive.stats.fetch.partition.stats=true;

手动统计已经存在的表

ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS;
ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS for COLUMNS;
ANALYZE TABLE partition (coll=”x”) COMPUTE STATISTICS for COLUMNS;
其他

在order by limit查询中分配给存储Top K的内存为10%

set hive.limit.pushdown.memory.usage=0.1;

是否开启自动使用索引

set hive.optimize.index.filter=true;

获取文件块路径的工作线程数

set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads=5;