15、Hive性能优化与压缩技术详解

Hive性能优化与压缩技术详解

一、Hive性能优化

1.1 调整Reducer数量

在Hive中，Reducer数量的选择对性能有重要影响。默认情况下，Hive会根据输入数据大小估算Reducer数量，但在某些情况下，这种估算可能不准确。例如，查询的Map阶段可能产生比输入数据量多得多的数据，或者Map函数过滤了大量数据。

为了进行实验，可以将Reducer数量设置为固定值，而不是让Hive自动计算。Hive默认估算的Reducer数量是3个，可以通过设置 mapred.reduce.tasks 为不同的值，来确定更多或更少的Reducer是否能带来更快的运行时间。需要注意的是，性能测试会受到外部因素的影响，如其他用户同时运行的作业，而且Hadoop启动和调度Map和Reduce任务会有几秒钟的开销，特别是在处理小作业时，这些因素需要考虑在内。

另外， hive.exec.reducers.max 属性对于控制共享集群上大作业的资源利用率很有用。Hadoop集群有固定数量的Map和Reduce“插槽”用于分配任务，一个大作业可能会占用所有插槽，阻止其他作业启动。可以在 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 中设置该属性，建议的计算公式为：

(Total Cluster Reduce Slots * 1.5) / (avg number of queries running)

其中，1.5的乘数是为了防止集群资源利用不足。