Hive作為大資料領域常用的資料倉庫元件，在平時設計和查詢時要特别注意效率。影響Hive效率的幾乎從不是資料量過大，而是資料傾斜、資料備援、job或I/O過多、MapReduce配置設定不合理等等。對Hive的調優既包含對HiveSQL語句本身的優化，也包含Hive配置項和MR方面的調整。
《2021年最新版大資料面試題全面開啟更新》
目錄
- 列裁剪和分區裁剪
- 謂詞下推
- sort by代替order by
- group by代替distinct
- group by配置調整
- map端預聚合
- 傾斜均衡配置項
- join基礎優化
- build table（小表）前置
- 多表join時key相同
- 利用map join特性
- 分桶表map join
- 優化SQL處理join資料傾斜
- 空值或無意義值
- 單獨處理傾斜key
- 不同資料類型
- build table過大
- MapReduce優化
- 調整mapper數
- 調整reducer數
- 合并小檔案
- 啟用壓縮
- JVM重用
- 并行執行與本地模式
- 嚴格模式
- 采用合适的存儲格式
最基本的操作。所謂列裁剪就是在查詢時隻讀取需要的列，分區裁剪就是隻讀取需要的分區。以我們的月曆記錄表為例：
select uid,event_type,record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224
and status = 0; 當列很多或者資料量很大時，如果select *或者不指定分區，全列掃描和全表掃描效率都很低。
Hive中與列裁剪優化相關的配置項是
hive.optimize.cp
，與分區裁剪優化相關的則是
hive.optimize.pruner
，預設都是true。在HiveSQL解析階段對應的則是ColumnPruner邏輯優化器。
在關系型資料庫如MySQL中，也有謂詞下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。它就是将SQL語句中的where謂詞邏輯都盡可能提前執行，減少下遊處理的資料量。
例如以下HiveSQL語句：
select a.uid,a.event_type,b.topic_id,b.title
from calendar_record_log a
left outer join (
select uid,topic_id,title from forum_topic
where pt_date = 20190224 and length(content) >= 100
) b on a.uid = b.uid
where a.pt_date = 20190224 and status = 0; 對forum_topic做過濾的where語句寫在子查詢内部，而不是外部。Hive中有謂詞下推優化的配置項
hive.optimize.ppd
，預設值true，與它對應的邏輯優化器是PredicatePushDown。該優化器就是将OperatorTree中的FilterOperator向上提，見下圖。
圖來自https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html
上面的連結中是一篇講解HiveSQL解析與執行過程的好文章，前文提到的優化器、OperatorTree等概念在其中也有詳細的解釋，非常推薦。
HiveSQL中的order by與其他SQL方言中的功能一樣，就是将結果按某字段全局排序，這會導緻所有map端資料都進入一個reducer中，在資料量大時可能會長時間計算不完。
如果使用sort by，那麼還是會視情況啟動多個reducer進行排序，并且保證每個reducer内局部有序。為了控制map端資料配置設定到reducer的key，往往還要配合distribute by一同使用。如果不加distribute by的話，map端資料就會随機配置設定到reducer。
舉個例子，假如要以UID為key，以上傳時間倒序、記錄類型倒序輸出記錄資料：
select uid,upload_time,event_type,record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224
distribute by uid
sort by upload_time desc,event_type desc; 當要統計某一列的去重數時，如果資料量很大，count(distinct)就會非常慢，原因與order by類似，count(distinct)邏輯隻會有很少的reducer來處理。這時可以用group by來改寫：
select count(1) from (
select uid from calendar_record_log
where pt_date >= 20190101
group by uid
) t; 但是這樣寫會啟動兩個MR job（單純distinct隻會啟動一個），是以要確定資料量大到啟動job的overhead遠小于計算耗時，才考慮這種方法。當資料集很小或者key的傾斜比較明顯時，group by還可能會比distinct慢。
那麼如何用group by方式同時統計多個列？下面是解決方法：
select t.a,sum(t.b),count(t.c),count(t.d) from (
select a,b,null c,null d from some_table
union all
select a,0 b,c,null d from some_table group by a,c
union all
select a,0 b,null c,d from some_table group by a,d
) t; group by時，如果先起一個combiner在map端做部分預聚合，可以有效減少shuffle資料量。預聚合的配置項是
hive.map.aggr
，預設值true，對應的優化器為GroupByOptimizer，簡單友善。
通過
hive.groupby.mapaggr.checkinterval
參數也可以設定map端預聚合的行數門檻值，超過該值就會分拆job，預設值100000。
group by時如果某些key對應的資料量過大，就會發生資料傾斜。Hive自帶了一個均衡資料傾斜的配置項
hive.groupby.skewindata
，預設值false。
其實作方法是在group by時啟動兩個MR job。第一個job會将map端資料随機輸入reducer，每個reducer做部分聚合，相同的key就會分布在不同的reducer中。第二個job再将前面預處理過的資料按key聚合并輸出結果，這樣就起到了均衡的效果。
但是，配置項畢竟是死的，單純靠它有時不能根本上解決問題，是以還是建議自行了解資料傾斜的細節，并優化查詢語句。
join優化是一個複雜的話題，下面先說5點最基本的注意事項。
在最常見的hash join方法中，一般總有一張相對小的表和一張相對大的表，小表叫build table，大表叫probe table。如下圖所示。
圖來自http://hbasefly.com/2017/03/19/sparksql-basic-join/
Hive在解析帶join的SQL語句時，會預設将最後一個表作為probe table，将前面的表作為build table并試圖将它們讀進記憶體。如果表順序寫反，probe table在前面，引發OOM的風險就高了。
在次元模組化資料倉庫中，事實表就是probe table，次元表就是build table。假設現在要将月曆記錄事實表和記錄項編碼次元表來join：
select a.event_type,a.event_code,a.event_desc,b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
select event_type,upload_time from calendar_record_log
where pt_date = 20190225
) b on a.event_type = b.event_type; 這種情況會将多個join合并為一個MR job來處理，例如：
select a.event_type,a.event_code,a.event_desc,b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
select event_type,upload_time from calendar_record_log
where pt_date = 20190225
) b on a.event_type = b.event_type
inner join (
select event_type,upload_time from calendar_record_log_2
where pt_date = 20190225
) c on a.event_type = c.event_type; 如果上面兩個join的條件不相同，比如改成
a.event_code = c.event_code
，就會拆成兩個MR job計算。
負責這個的是相關性優化器CorrelationOptimizer，它的功能除此之外還非常多，邏輯複雜，參考Hive官方的文檔可以獲得更多細節：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Correlation+Optimizer
map join特别适合大小表join的情況。Hive會将build table和probe table在map端直接完成join過程，消滅了reduce，效率很高。
select a.event_type,b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
select event_type,upload_time from calendar_record_log
where pt_date = 20190225
) b on a.event_type < b.event_type; 上面的語句中加了一條map join hint，以顯式啟用map join特性。早在Hive 0.8版本之後，就不需要寫這條hint了。map join還支援不等值連接配接，應用更加靈活。
map join的配置項是
hive.auto.convert.join
，預設值true，對應邏輯優化器是MapJoinProcessor。
還有一些參數用來控制map join的行為，比如
hive.mapjoin.smalltable.filesize
，當build table大小小于該值就會啟用map join，預設值25000000（25MB）。還有
hive.mapjoin.cache.numrows
，表示緩存build table的多少行資料到記憶體，預設值25000。
map join對分桶表還有特别的優化。由于分桶表是基于一列進行hash存儲的，是以非常适合抽樣（按桶或按塊抽樣）。
它對應的配置項是
hive.optimize.bucketmapjoin
，優化器是BucketMapJoinOptimizer。但我們的業務中用分桶表較少，是以就不班門弄斧了，隻是提一句。
這個配置與上面group by的傾斜均衡配置項異曲同工，通過
hive.optimize.skewjoin
來配置，預設false。
如果開啟了，在join過程中Hive會将計數超過門檻值
hive.skewjoin.key
（預設100000）的傾斜key對應的行臨時寫進檔案中，然後再啟動另一個job做map join生成結果。通過
hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks
參數還可以控制第二個job的mapper數量，預設10000。
再重複一遍，通過自帶的配置項經常不能解決資料傾斜問題。join是資料傾斜的重災區，後面還要介紹在SQL層面處理傾斜的各種方法。
這種情況很常見，比如當事實表是日志類資料時，往往會有一些項沒有記錄到，我們視情況會将它置為null，或者空字元串、-1等。如果缺失的項很多，在做join時這些空值就會非常集中，拖累進度。
是以，若不需要空值資料，就提前寫where語句過濾掉。需要保留的話，将空值key用随機方式打散，例如将使用者ID為null的記錄随機改為負值：
select a.uid,a.event_type,b.nickname,b.age
from (
select
(case when uid is null then cast(rand()*-10240 as int) else uid end) as uid,
event_type from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201
) a left outer join (
select uid,nickname,age from user_info where status = 4
) b on a.uid = b.uid; 這其實是上面處理空值方法的拓展，不過傾斜的key變成了有意義的。一般來講傾斜的key都很少，我們可以将它們抽樣出來，對應的行單獨存入臨時表中，然後打上一個較小的随機數字首（比如0~9），最後再進行聚合。SQL語句與上面的相仿，不再贅述。
這種情況不太常見，主要出現在相同業務含義的列發生過邏輯上的變化時。
舉個例子，假如我們有一舊一新兩張月曆記錄表，舊表的記錄類型字段是(event_type int)，新表的是(event_type string)。為了相容舊版記錄，新表的event_type也會以字元串形式存儲舊版的值，比如'17'。當這兩張表join時，經常要耗費很長時間。其原因就是如果不轉換類型，計算key的hash值時預設是以int型做的，這就導緻所有“真正的”string型key都配置設定到一個reducer上。是以要注意類型轉換：
select a.uid,a.event_type,b.record_data
from calendar_record_log a
left outer join (
select uid,event_type from calendar_record_log_2
where pt_date = 20190228
) b on a.uid = b.uid and b.event_type = cast(a.event_type as string)
where a.pt_date = 20190228; 有時，build table會大到無法直接使用map join的地步，比如全量使用者次元表，而使用普通join又有資料分布不均的問題。這時就要充分利用probe table的限制條件，削減build table的資料量，再使用map join解決。代價就是需要進行兩次join。舉個例子：
select /*+mapjoin(b)*/ a.uid,a.event_type,b.status,b.extra_info
from calendar_record_log a
left outer join (
select /*+mapjoin(s)*/ t.uid,t.status,t.extra_info
from (select distinct uid from calendar_record_log where pt_date = 20190228) s
inner join user_info t on s.uid = t.uid
) b on a.uid = b.uid
where a.pt_date = 20190228; mapper數量與輸入檔案的split數息息相關，在Hadoop源碼
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat
類中可以看到split劃分的具體邏輯。這裡不貼代碼，直接叙述mapper數是如何确定的。
- 可以直接通過參數
mapred.map.tasks
- 設輸入檔案的總大小為
total_input_size
dfs.block.size
default_mapper_num = total_input_size / dfs.block.size
- 參數
mapred.min.split.size
mapred.max.split.size
split_size = MAX(mapred.min.split.size, MIN(mapred.max.split.size, dfs.block.size))
split_num = total_input_size / split_size
- 得出mapper數：
mapper_num = MIN(split_num, MAX(default_num, mapred.map.tasks))
可見，如果想減少mapper數，就适當調高
mapred.min.split.size
，split數就減少了。如果想增大mapper數，除了降低
mapred.min.split.size
之外，也可以調高
mapred.map.tasks
一般來講，如果輸入檔案是少量大檔案，就減少mapper數；如果輸入檔案是大量非小檔案，就增大mapper數；至于大量小檔案的情況，得參考下面“合并小檔案”一節的方法處理。
reducer數量的确定方法比mapper簡單得多。使用參數
mapred.reduce.tasks
可以直接設定reducer數量，不像mapper一樣是期望值。但如果不設這個參數的話，Hive就會自行推測，邏輯如下：
-
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
-
hive.exec.reducers.max
- 得出reducer數：
reducer_num = MIN(total_input_size / reducers.bytes.per.reducer, reducers.max)
reducer數量與輸出檔案的數量相關。如果reducer數太多，會産生大量小檔案，對HDFS造成壓力。如果reducer數太少，每個reducer要處理很多資料，容易拖慢運作時間或者造成OOM。
-
輸入階段合并
需要更改Hive的輸入檔案格式，即參數
hive.input.format
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat
org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
mapred.min.split.size.per.node
mapred.min.split.size.per.rack
-
輸出階段合并
直接将
hive.merge.mapfiles
hive.merge.mapredfiles
都設為true即可，前者表示将map-only任務的輸出合并，後者表示将map-reduce任務的輸出合并。
另外，
hive.merge.size.per.task
hive.merge.size.smallfiles.avgsize
壓縮job的中間結果資料和輸出資料，可以用少量CPU時間節省很多空間。壓縮方式一般選擇Snappy，效率最高。
要啟用中間壓縮，需要設定
hive.exec.compress.intermediate
為true，同時指定壓縮方式
hive.intermediate.compression.codec
為
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
。另外，參數
hive.intermediate.compression.type
可以選擇對塊（BLOCK）還是記錄（RECORD）壓縮，BLOCK的壓縮率比較高。
輸出壓縮的配置基本相同，打開
hive.exec.compress.output
即可。
在MR job中，預設是每執行一個task就啟動一個JVM。如果task非常小而碎，那麼JVM啟動和關閉的耗時就會很長。可以通過調節參數
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks
來重用。例如将這個參數設成5，那麼就代表同一個MR job中順序執行的5個task可以重複使用一個JVM，減少啟動和關閉的開銷。但它對不同MR job中的task無效。
-
并行執行
Hive中互相沒有依賴關系的job間是可以并行執行的，最典型的就是多個子查詢union all。在叢集資源相對充足的情況下，可以開啟并行執行，即将參數
hive.exec.parallel
hive.exec.parallel.thread.number
-
本地模式
Hive也可以不将任務送出到叢集進行運算，而是直接在一台節點上處理。因為消除了送出到叢集的overhead，是以比較适合資料量很小，且邏輯不複雜的任務。
設定
hive.exec.mode.local.auto
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max
hive.exec.mode.local.auto.tasks.max
所謂嚴格模式，就是強制不允許使用者執行3種有風險的HiveSQL語句，一旦執行會直接失敗。這3種語句是：
- 查詢分區表時不限定分區列的語句；
- 兩表join産生了笛卡爾積的語句；
- 用order by來排序但沒有指定limit的語句。
要開啟嚴格模式，需要将參數
hive.mapred.mode
設為strict。
在HiveSQL的create table語句中，可以使用
stored as ...
指定表的存儲格式。Hive表支援的存儲格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro、ORC、Parquet等。
存儲格式一般需要根據業務進行選擇，在我們的實操中，絕大多數表都采用TextFile與Parquet兩種存儲格式之一。
TextFile是最簡單的存儲格式，它是純文字記錄，也是Hive的預設格式。雖然它的磁盤開銷比較大，查詢效率也低，但它更多地是作為跳闆來使用。RCFile、ORC、Parquet等格式的表都不能由檔案直接導入資料，必須由TextFile來做中轉。
Parquet和ORC都是Apache旗下的開源列式存儲格式。列式存儲比起傳統的行式存儲更适合批量OLAP查詢，并且也支援更好的壓縮和編碼。我們選擇Parquet的原因主要是它支援Impala查詢引擎，并且我們對update、delete和事務性操作需求很低。
這裡就不展開講它們的細節，可以參考各自的官網：
https://parquet.apache.org/
https://orc.apache.org/
結束
寫了這麼多，肯定有遺漏或錯誤之處，歡迎各位大佬批評指正。