Hive 优化总结

Hive优化

本质：HDFS + MapReduce

问题原因：

1. 倾斜：
   • 分区：有的分区没有数据，有的分区数据堆积。(若按天分区，每一天数据差别大就叫倾斜。)
   • group by：有的分组键在表中数据很多，有的分组键数据很少。
   • 小表 join 大表：小表数据小，大表数据多，造成倾斜。

如何识别倾斜？
- 若表为分区分桶表，以分区字段作为聚合条件聚合，并进行抽样。
- 若有HDFS的权限，查看分区文件夹的大小是否存在明显差异。

2. 过多：

   • join过多导致job过多。
   • 小文件过多。
   • Mapper或Reducer过多。

3. 使用不当：

   • count(distinct) ? => select FIELD_NAME FROM ... GROUP BY FIELD_NAME;
   • join ... on ... where 谓词下推(见下文)。
   • select sum(field) from TABLE; 不支持全表聚合。
     • 可能的解决方法：

       select sum(sub_total)
       from(
           select sum(order_amount) as sub_total
           from (
               select sum(order_amount),user_id%3 as id
               from TABLE_NAME
           )A group by id
       )A;
       

解决方案

数仓方案考虑整体性地解决问题

模型设计

• 整体最优,考虑全局。

• 合理减少表数量：

  • 数据建模：
    • 【星型】，雪花，星座。
    • 维度表(静态数据)，事实表(动态数据：4W1H)。
    • 数仓需要将维度表"融进"事实表中，研究的是维度表中"变化"的数据。
    • 维度退化 => 星型。
  • sqoop|maxwell|cancal : query “select … join …”
  • ods -> dwd insert into … select … join …

• 充分了解业务,提前设计好预聚合。

  • 分层 => 轻量聚合(获取结果的时候可以不走MapReduce)。
  • 分区 => 避免交换。
    • 例如：如果表关联条件与分区依据一致，无需进行交换。
    • 如何选取分区字段？整体研究,选取最合适的共性字段。不一定要是商品ID，省市县三级分区等。分区尽量往业务上靠。
  • 分桶 => 拉链表(分桶表)、抽样。
    • “拉链表不一定是分区表，但一定要是分桶表”：
      • 拉链表可以是非分区的，也就是说，不需要按照日期、地区等键值对历史数据进行分区。可以简单地存储历史数据。
      • 拉链表应该是分桶表，分桶有助于在执行数据合并、查找和分析操作时提高性能。
  • 压缩 => 减少体量(现在不太强调)。
    • 需考虑压缩和解压缩的成本是否大于时间消耗？
    • 压缩格式，表存储格式(是否支持压缩，是否支持切片)。

hadoop 内存管理

• mapred
  • set mapreduce.map.memory.mb=256; Map任务内存。
  • set mapreduce.reduce.memory.mb=512; Reduce任务内存。
  • set mapreduce.map.java.opts=? Map的JVM。
  • set mapreduce.reduce.java.opts=? Reduce的JVM。
• yarn
  • set yarn.nodemanager.resource.memory-mb=-1; NodeManager的内存。
  • set yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024; YARN调度器的最小分配内存。
  • set yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192; YARN调度器的最大分配内存。

倾斜：热点数据

• join: 非大小表。
  • 原因：连接字段在连接表之间分布不均，或缺乏连接关系(两表的连接字段分配不均)。
  • 手动处理：连接键的选择(优先选择在数据的分布上相对均衡为连接键——通过抽样找到)。
  • 连接键拆分或随机映射(与其选取不均衡的列作为连接键，不如构建随即映射列——select user_id%3 as id group by id)。
  • 引入hash分区或分桶使得数据分布均衡。
  • 增加或减少任务的并行度。
• map join: 大小表。
  • 默认true，即默认自动开启 mapjoin。
  • set hive.auto.convert.join=true;
  • 默认小表<=25M。
  • set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25M;
  • 默认false,分桶表表mapjoin专用。
  • set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
• combiner: 默认true，即默认开启Mapper端聚合。
  • set hive.map.aggr=true;
• groupby：HashPartitioner。
  • 默认-1，倾斜的倍数(倾斜度) n = 倾斜数据总均量/其他数据总均量 + (其他数据的差异数)。
  • 确定是否倾斜与倾斜程度：抽样(tablesample(bucket COUNT outof TOTAL))。
  • set mapreduce.job.reduces=n; (见下面 Reducer 数量控制)。
  • 默认false。
  • set hive.groupby.skewindata=true;

Mapper或Reduce输出过多小文件合并

若满足以下设置条件,任务结束后会单起MapReduce对输出文件进行合并。

• 默认为true,map-only输出是否合并。
  • set hive.merge.mapfiles=true;
• 默认为false,mapreduce输出是否合并。
  • set hive.merge.mapredfiles=true;
• 默认256M,合并文件操作阈值，如果输入数据超过256M，则触发合并操作。
  • set hive.merge.size.per.task=256M;
• 默认16M,合并文件平均大小小于该阈值则将他们合并为大文件。
  • set hive.merge.smallfiles.avgsize=16M;

控制Mapper和Reducer数量

Mapper

mapper的启动和初始化开销较大，数量过多导致开销大于逻辑处理，浪费资源。

• 默认的Mapper数量:

  • int default_num = total_file_size/dfs.block.size;

• 默认为2, 只有大于2时才会生效。

  • set mapreduce.job.maps=2;

• Mapper数量有限值：

  • Math.max(min.split.size,Math.min(dfs.block.size,max.split.size))
  • 通过调整以下三项配置来调整Mapper数量。
    • 默认128M。
    • set dfs.block.size=128M;
    • 默认单个Mapper处理数据上限256M。
    • set mapred.max.split.size=256M;
    • 默认1字节。
    • set mapred.min.split.size=1;

• 默认单个节点处理的数据下限1字节。

  • set mapred.min.split.size.per.node=1;

• 默认单个机架处理的数据下限

  • set mapred.min.split.size.per.rack=1;

• Mapper输入多个小文件合并后再切片

  • set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

• Mapper切片的大小【越接近128M越好】？

  • set mapred.min.split.size = N;
  • 若文件过大，切片大小尽量调大。
  • 需要综合考虑Yarn的内存权限和分布式计算的均衡

• 若表A单行内容量大,且处理逻辑复杂,需要将文件拆分(列裁剪，行筛选)

• 将数据通过分区表拆分成更小粒度

• 将数据随机且均匀地分散到不同的Reducer，这有助于均衡负载。

set mapreduce.job.reduces=3;
create table A_SPLITS as
select * from A distribute by rand(3);

Reducer

• 默认-1,可以根据需要在客户端设置 :
  • int n = Math.min(SIZE/bytes.per.reducer, reducers.max) | num_partitions
  • set mapreduce.job.reduces=n;
• 若存在数据倾斜，则 Hive 会单独分配Reducer处理倾斜数据
• 若未设置 Reducer 数量，自动计算 Reducer 数量
• 默认每个Reducer的数据为256M
  • set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256M;
• 默认单个任务最大Reducer数量(<1024台)
  • set hive.exec.reducers.max=1009;
• Reducer只能为1的情况：
  • 没有使用 GROUP BY 子句来对数据进行分组，并且只是在原始数据上直接使用了聚合函数（如sum、count、max、min、avg、collect_list、concat_ws等）
    • 优化方案
    • select sum(sum_a) from (select sum(a) from A group by STH)T
  • 使用了order by
    • 优化方案
    • select * from (select * from A distribute by a sort by a) order by a;
• 存在笛卡尔积,尽量不用
  • 若出现小表+大表的笛卡尔积：小表扩展join key,并根据需求复制 DN_COUNT 份，大表扩展join key,根据 DN_COUNT 随机生成
    • 关闭自动mapjoin : set hive.auto.convert.join=false
    • 设置reducer的数量为：set mapreduce.job.reduces=DN_COUNT
      

减少数据规模

调整存储格式

• 设置建表格式
  • set hive.default.fileformat=orc|textfile|rcfile|sequencefile;
• 压缩：为了减少Shuffle在局域网内数据交换产生的时间。
  • Mapper压缩
    • 开启Mapper输出压缩功能，默认false
      • set mapreduce.map.output.compress=true;
    • 设置Map输出数据的压缩方式：默认DefaultCodec
      • set mapreduce.map.output.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
    • 设置任务过程输出是否压缩
      • set hive.exec.compress.intermediate=true;
  • Reducer压缩
    • 开启Reducer输出压缩功能；默认false
      • set hive.exec.compress.output=true;
    • reduce最终输出数据压缩；默认false
      • set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
    • reduce最终数据输出压缩为块压缩；默认RECORD
      • set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
    • reduce最终数据输出压缩方式；默认DefaultCodec
      • set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

分区

• 动态分区
  • 默认开启
    • set hive.exec.dynamic.partition=true;
  • 默认strict
    • set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
  • 默认最大动态分区数1000
    • set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
  • 默认单节点最大动态分区数100
    • set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
  • 动态添加多分区数据(需要一张源数据表)
    • insert into table TABLE_PARTITION partition(partition_field) select *, partition_field from TABLE_SOURCE where ...;
• 静态分区
  • 静态分区数据挂载
    • load data [local] inpath 'DATA_PATH' [overwrite|into] table TABLE_PARTITION partition(partition_field=VALUE);
  • 查看分区
    • show partitions TABLE_PARTITION;
  • 添加分区
    • alter table TABLE_PARTITION add partition(partition_field=VALUE);
  • 删除分区
    • alter table TABLE_PARTITION drop partition(partition_field=VALUE);

其他配置

• count(distinct)

  • 不妥：select count(distict b) from TAB group by a
  • 稳妥：select count(b) from (select a,b from TAB group by a,b) group by a

• CBO (COST BASED OPTIMIZER)

  • 默认为true
    • set hive.cbo.enable=true;

• 分区裁剪

  • 以 on,where 多条件字段顺序，建【多重】分区表

• 设置执行引擎，默认mr, tez|spark(优先)|DAG

  • set hive.execution.engine=tez;

• 并行执行无依赖job

  • 默认false
    • set hive.exec.parallel=true;
  • 设置最大并行任务数，默认为8
    • set hive.exec.parallel.thread.number=8;
      

• JVM重用(Hive3已取消，作了解即可)

  • 每个JVM运行的任务数
    • set mapreduce.job.jvm.numtasks = 8;

• 本地化运算

  • 默认1,启动本地化模式reducer数量必须为0|1
    • set mapreduce.job.reduces=0/1;
  • 默认 yarn ，需设置为本地模式
    • set mapreduce.framework.name=local;
  • 开启自动本地化模式
    • set hive.exec.mode.local.auto=true;
  • 设置本地化文件数量上限，默认4
    • set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=4;
  • 默认128M,本地化文件大小上限
    • set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=128M;
  • 可能会导致内存溢出：java.lang.OutofMemoryError : java heap space
    • 修改 mv hive-env.sh.template hive-env.sh，去掉注释# export HADOOP_HEAPSIZE=1024

• llap

  • 设置执行模式，默认container，2.0后扩展了llap
    • set hive.execution.mode=llap;
  • llap为DataNode常驻进程,混合模型,小型任务可以由llap解决,大任务由yarn容器执行

• fetch

  • 默认mode，简单查询不走mr，直接提取
    • set hive.fetch.task.conversion=more;

• 谓词下推(下推即优化的意思)：确定主从表条件应该放在on后还是where后

  • 开启
    • set hive.optimize.ppd=true;
  • 规则
    • 左右外连接
      • 主表：on不可下推，where可下推
      • 从表：on可下推，where不可下推
    • 内连接
      • on和where都下推
    • 全外连接
      • on和where都不下推