HIVE 优化浅谈

作者：邓力，entobit技术总监，八年大数据从业经历，由一代HADOOP入坑，深耕云计算应用领域，由从事亚马逊EMR和阿里云EMR应用开发逐步转入大数据架构领域，对大数据生态及框架应用有深刻理解。

引言

随着商务/运营同学执行的HQL越来越多，整体HIVE执行效率变低，本文从HIVE切入，分析HQL面临的问题和待优化部分，结合其他大数据框架来解决实际问题。以下内容没有针对业务代码提供优化建议.

常见的HQL

select型

设置hive.fetch.task.conversion=none会以集群模式运行，无论是否有limit。在数据量小时建议使用hive.fetch.task.conversion=more,此时select配合limit以单机执行获取样本数据，执行更快

常见的select配合order by/group by等基本操作不在此赘述

注：
select查询可以通过split.maxsize和split.minsize控制并发MAPPER数量

insert型

分为两种

• insert into

• insert overwrite

配合分区可以达到重写分区或者在分区追加数据的目的。还可以配合动态分区模式插入对应分区

开启动态分区:

   // 开启动态分区模式   sethive.exec.dynamic.partition=true;   // 开启动态分区非严格模式（多分区时首分区支持动态分区必要条件，首分区为静态分区可以不设置）   sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;   // 单节点上限   sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;   // 集群上限   sethive.exec.max.dynamic.partitions=1000;

开启之后可以利用SQL达到动态插入的目的:

   // 根据分区day动态插入数据   insertintotabledefault.testpartition(day)selectid,dayfromorginal

CTAS

全称CREATE TABLE AS SELECT语句，语法和MYSQL类似，可以指定存储/压缩包等

   // 采用parquet存储已准备配合SparkSQL使用   createtabledefault.parquet_teststoredasparquetasselect*fromdefault.test       
   // 同时可以指定压缩格式   createtabledefault.parquet_teststoredasparquet   TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY')   asselect*fromdefault.test       
   // 指定OSS作为存储(推荐)   createtabledefault.parquet_teststoredasparquet location'oss:xxx:yyy/parquet/test'

JOIN优化

上面提到了常见的不同HQL类型，实际在执行的HQL中更可能变慢的是JOIN部分，以下会根据不同的场景来分析

大表x小表

这里可以利用mapjoin，SparkSQL中也有mapjoin或者使用广播变量能达到同样效果，此处描述HQL

   // 开启mapjoin并设定map表大小   sethive.auto.convert.join.noconditionaltask =true;   sethive.auto.convert.join.noconditionaltask.size =10000000;   // 大表 join 小表   select*frombig_tablejoinsmall_tableonbig_table.id=small_table.id

原理：将小表加载进入节点容器内存中，大表可以直接读取节点容器内存中的数据进行匹配过滤

大表x大表

小表可以放进内存，大表则不行。尽量避免大表x大表的执行需求。如果确认有此需求，可以参考以下方法

  1.尝试将大右表自我join成为一张宽表

   // 利用右表的唯一属性自我join   selectid,casewhentype='food'then0else1astype_tag,casewhen   sale_type='city'thensaleselsenullassale_amountfromgroupbyid

   2.尝试先将大表按照主键分桶后join

   createtablenew_leftasselect*fromleft_table clusterbyid   createtablenew_rightasselect*fromright_table clusterbyid   select*fromnew_leftjoinnew_rightonnew_left.id=new_right.id

   3.根据数据大小量级合理增加reduce数量，reduce不宜设置过大

   // hadoop1代   setmapred.reduce.tasks=200;   // hadoop2代   setmapreduce.job.reduces=200;

   4.利用ORC bloomfilter, 大幅度提高join效率
      注：parquet bloomfilter在开发中

   // 建立orc表   create tabledefault.right_orc storedasorcfileTBLPROPERTIES   ('orc.compress'='SNAPPY',   'orc.create.index'='true',   'orc.bloom.filter.columns'='id')   asselect*fromright_table   // 使用新表join   select*fromleft_orcjoinright_orconleft_orc.id=righ_orc.id

5.调整内存限制
join时容易造成节点OOM，导致任务失败，可以尝试以下方法：

map阶段OOM，适当增加map阶段内存 set mapreduce.map.memory.mb=3096

reduce阶段OOM，适当增加reduce阶段内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=4096

注: 默认执行引擎为mr，如果是TEZ，参考tez优化部分

6.善用explain/analyze

使用explain和analyze分析HQL语句和表，试图从中找出实际数据中可以优化的部分，这里和数据强关联，需要根据实际数据考量

7.数据预处理。

将部分join放入离线计算任务，减少业务join的时间

更多思考

1. 文件压缩后仍然很大：可以使用GZIP压缩代替SNAPPY，但是性能比SNAPPY差很多

2. HQL队列拥挤：可以参考队列抢占式资源调度策略，对小任务支持更好

3. HIVE作为数据仓库/交互式查询的优秀手段之一，是否有更好的计算框架可以替代：EMR SparkSQL可以替代大部分HIVE应用场景，并且3.22版本relational cache带来了极强的性能优化。推荐使用

总结

HIVE本身确实是数据仓库和交互式查询的优秀框架，但随着数据的增多，join的复杂度和性能问题，需要花时间和精力解决性能优化的问题。除了基于HIVE本身优化，还可以接入计算性能更好的框架，SparkSQL relational cache对使用者透明，开发不需要关心底层优化逻辑，可以将更多精力放入业务设计开发中。后续将针对SparkSQL部分提供个人经验供参考。

欢迎对EMR及相关技术感兴趣的同学进钉钉群一起讨论 :)