hive优化（2）

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：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

drop table if exists tmp_table_1;

create table if not exists tmp_table_1 as

select ......;

 

drop table if exists tmp_table_2;

create table if not exists tmp_table_2 as

select ......;

 

drop table if exists result_table;

create table if not exists result_table as

select ......;

 

drop table if exists tmp_table_1;

drop table if exists tmp_table_2;

 

 

3：单个SQL所起的JOB个数尽量控制在5个以下

 

4：慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行，大小小于1M(扩容后可以适当放大)的表才能使用,小表要注意放在join的左边（目前TCL里面很多都小表放在join的右边）。

否则会引起磁盘和内存的大量消耗

 

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

 

6：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 ...;