Hive优化的方法有哪些

这篇文章主要为大家展示了“Hive 优化的方法有哪些”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让丸趣 TV 小编带领大家一起研究并学习一下“Hive 优化的方法有哪些”这篇文章吧。

一、整体架构优化
现在 hive 的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持 Map/Reduce，并且还支持 Tez、Spark 等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。
 

整体架构优化点：

1、根据不同业务需求进行日期分区，并执行类型动态分区。
相关参数设置：
0.14 中默认 hive.exec.dynamic.partition=ture

2、为了减少磁盘存储空间以及 I / O 次数，对数据进行压缩
相关参数设置：
job 输出文件按照 BLOCK 以 Gzip 方式进行压缩。

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mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

map 输出结果也以 Gzip 进行压缩。

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mapreduce.map.output.compress=true

mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

对 hive 输出结果和中间结果进行压缩。

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hive.exec.compress.output=true

hive.exec.compress.intermediate=true

3、hive 中间表以 SequenceFile 保存，可以节约序列化和反序列化的时间

相关参数设置：
hive.query.result.fileformat=SequenceFile

4、yarn 优化，在此不再展开，后面专门介绍。

二、MR 阶段优化

hive 操作符有：
 

执行流程为：
 

reduce 切割算法：

相关参数设置，默认为：
hive.exec.reducers.max=999
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G 
reduce task num=min{reducers.max,input.size/bytes.per.reducer}，可以根据实际需求来调整 reduce 的个数。

三、JOB 优化
1、本地执行

默认关闭了本地执行模式，小数据可以使用本地执行模式，加快执行速度。
相关参数设置：
hive.exec.mode.local.auto=true 

默认本地执行的条件是，hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=128MB，hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4，reduce task 最多 1 个。性能测试：
数据量（万）    操作     正常执行时间（秒 )    本地执行时间（秒）
170   group by   36   16
80   count   34   6

2、mapjoin

默认 mapjoin 是打开的，hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10MB

装载到内存的表必须是通过 scan 的表（不包括 group by 等操作），如果 join 的两个表都满足上面的条件，/*mapjoin*/ 指定表格不起作用，只会装载小表到内存，否则就会选那个满足条件的 scan 表。

四、SQL 优化

整体的优化策略如下：

    去除查询中不需要的 column

    Where 条件判断等在 TableScan 阶段就进行过滤

    利用 Partition 信息，只读取符合条件的 Partition

    Map 端 join，以大表作驱动，小表载入所有 mapper 内存中

    调整 Join 顺序，确保以大表作为驱动表

    对于数据分布不均衡的表 Group by 时，为避免数据集中到少数的 reducer 上，分成两个 map-reduce 阶段。第一个阶段先用 Distinct 列进行 shuffle，然后在 reduce 端部分聚合，减小数据规模，第二个 map-reduce 阶段再按 group-by 列聚合。

    在 map 端用 hash 进行部分聚合，减小 reduce 端数据处理规模。

五、平台优化
1、hive on tez
 

2、spark SQL 大趋势
 

以上是“Hive 优化的方法有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！