Hive第四天-EW帮帮网

3.HIVE 调优：
   需要调优的几个方面：
       1.HIVE语句执行不了
       2.HIVE查询语句，在集群中执行时，数据无法落地
           HIVE执行时，一开始语句检查没有问题，生成了多个JOB，
           并且一开JOB中的Map 及 Reduce 正常运行，之后便报异常包括 OOM 异常等
       3.HIVE查询语句，执行时，Map或者Reduce端数据处理异常慢，导致整个执行效率低

   调优方式：
       1.分区、分桶
           为什么分区或者分桶？
           分区的好处，在扫描表时，会根据查询语句中的过滤条件，将固定分区中的数据加载至内存中
           避免了表的全表扫描。
           分桶好处？在获取数据时，根据查询的数据，进行做hash操作，将需要获取的数据指定到具体的桶中
           ，这样只获取固定部分桶数据，减小了数据的加载量

       2.使用外部表
           外部表和普通表的区别？删除数据时，外部表不会将HDFS中对应表路径中的数据删除

       3.选择适当的文件压缩格式
           1.对于刚采集过的源数据，需要用TextFile格式进行保存，需要保证源数据的格式及内容和原先一致
           2.对于处理过的数据，一般对数据进行压缩保存(需要考虑实际情况)

       4.命名要规范
           创建表时，需要遵守:
               如果数据存储在dwd中那么建表时需要将 dwd 放至表的开端
               同时后面的业务名称需要和库名用 _ 进行分隔

       5.数据分层，表分离，但是也不要分的太散
           数据分层：
               将不同类型的数据，应当存储在不同库中，
               比如维度表应当存储在维度库、原始数据应当存储在ODS库中专门做管理
           表分离：
               在实际业务过程中，有一些表的维度比较大，单个表的存储压力大
               同时数据读取时，拉去的数据内容比较多，但是所需要的字段较少，浪费计算资源
               可以将表中相同类型的信息切分至多个表中，根据实际业务需要进行读取数据
               如果分的太散，那么也会造成数据冗余，并且加载表过多，计算慢

       6.分区裁剪 where过滤，先过滤，后join
           1.针对分区表数据，可以通过where条件进行过滤数据，之后再进行其他操作
           2.适当的使用一些子查询，将子查询中的数据进行初步过滤，然后再与其他表数据进行关联

7.mapjoin （1.2以后自动默认启动mapjoin）
select /*+mapjoin(b)*/ a.xx,b.xxx from a left outer join b on a.id=b.id

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.student1(
id STRING COMMENT "学生ID",
name STRING COMMENT "学生姓名",
age int COMMENT "年龄",
gender STRING COMMENT "性别",
clazz STRING COMMENT "班级"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";

load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/students.txt" INTO TABLE learn4.student1;

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.score1(
id STRING COMMENT "学生ID",
subject_id STRING COMMENT "科目ID",
score int COMMENT "成绩"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";
load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/score.txt" INTO TABLE learn4.score1;

CREATE TABLE mapJonTest AS SELECT max.name,min.subject_id,min.score FROM learn4.student1 max JOIN learn4.score1 min ON max.id = min.id;

--建表所需时间：
   INFO : Completed executing command(queryId=root_20220414144741_3ef066e6-c756-4e8f-b06a-8349a067f134); Time taken: 21.143 seconds
   INFO : OK
   INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
   No rows affected (21.625 seconds)

-- 通过 explain 展示执行计划

explain SELECT max.name,min.subject_id,min.score FROM learn4.student1 max JOIN learn4.score1 min ON max.id = min.id;

explain extended SELECT max.name,min.subject_id,min.score FROM learn4.score1 min JOIN learn4.student1 max ON max.id = min.id;

Map JOIN 相关设置：
1）设置自动选择Mapjoin
set hive.auto.convert.join = true; 默认为true
（2）大表小表的阈值设置（默认25M以下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25000000;

       8.分区分桶，合并小文件
           为什么小文件需要合并？
               1.小文件过多，MR处理数据时，会产生多个MapTask,然而每个MapTask处理的数据量很少，
               那么导致MapTask启动时间大于执行时间，整体任务时间消耗较大

如何合并小文件：

           1）在map执行前合并小文件，减少map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。
                   set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

           2）在Map-Reduce的任务结束时合并小文件的设置：

                   2.1 在map-only任务结束时合并小文件，默认true
                   SET hive.merge.mapfiles = true;
                   -- 如果有一个HIVE表，小文件过多，可以通过select * from 表只产生一个Map
                   --   任务将原表中的小文件合并并输出至新表

                   2.2 在map-reduce任务结束时合并小文件，默认false
                   SET hive.merge.mapredfiles = true;
                   合并文件的大小，默认256M
                   SET hive.merge.size.per.task = 268435456;
                   当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
                   SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 128000000;

           3）--限制Map，Reduce数
               set mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum=30; --每个nodemanager节点上可运行的最大map任务数，默认值2，可根据实际值调整为10~100；
               set mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum=30; --每个nodemanager节点上可运行的最大reduce任务数，默认值2，可根据实际值调整为10~100；

           4）--将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数
               set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
               set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=128000000; --切片大小最大值，不设置,则所有输入只启动一个map任务
               set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=16000000; --同一节点的数据块形成切片时，切片大小的最小值

           5）
               -- 最大split大小
               set mapred.max.split.size=128000000;

       9.排序优化
           order by
               全局排序操作, 只有一个Reduce任务去对数据进行排序，会造成全部的数据堆积在一个Reduce任务中进行处理
                   经常会出现OOM异常？一个Reduce任务的内存是有限的，承载不了太多数据

           distribute by + sort by
               distribute by：是指我们的分区操作
               sort by：跟上distribute by 之后可以实现在分区内进行排序，
               如果当前的Reduce数量为1，那么也没有优化的效果，可以通过设置reduce的数量对不同分区中的数据进行拆分排序
               通过 set mapreduce.job.reduces = N; 设置Reduce数量，默认参数值为-1 即根据资源及查询语句情况进行分配reduce,

cluster by语句：
如果分区字段和排序字段是同一个字段，那么和 distribute by + sort by 效果一致

       10.数据倾斜优化
           原因：
               1.Key分布不均,导致某一些Key在做Reduce端处理时，执行较慢
               2.数据重复，在关联时，会产生笛卡尔积，致使数据膨胀，严重的可能会导致集群挂掉

           表现：
               任务进度长时间维持在99%（或100%），
               查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大

1.创建带有部分NULL的学生表和成绩表
DROP TABLE learn4.student_null;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.student_null(
id STRING COMMENT "学生ID",
name STRING COMMENT "学生姓名",
age int COMMENT "年龄",
gender STRING COMMENT "性别",
clazz STRING COMMENT "班级"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";

load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/student_null.txt" INTO TABLE learn4.student_null;

DROP TABLE learn4.score_null;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.score_null(
id STRING COMMENT "学生ID",
subject_id STRING COMMENT "科目ID",
score int COMMENT "成绩"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";

load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/score_null.txt" INTO TABLE learn4.score_null;

select * from learn4.student_null limit 10;
select * from learn4.score_null limit 10;

2.大空表与小空表进行关联

set mapreduce.job.reduces = 5;

SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON T1.id = T2.id
GROUP BY T1.id

-- 如果想展示数据倾斜效果：
1.保证两张表的数据相差不大
2.可以关闭MapJOIN优化，防止执行MapJOIN流程

--查看具体的偏差的结果可以去 Reduce Tasks for job 历史中查看
-- 可以得到结论：数据倾斜之后部分Reduce的执行时间明显比其他Reduce任务要长

解决方法：
1.对会产生笛卡尔积的数据进行初步过滤
SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON T1.id = T2.id
AND (T1.id != "null_student" or T2.id != "null_student")
GROUP BY T1.id

2.可以对Key比较集中的数据进行加随机数，然后再进行处理

SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) = concat(T2.id,floor((rand()*10)%5))
GROUP BY T1.id

SELECT
substring(T.id,1,-1) as id
,sum(T.num) --对打散的ID统计过的结果进行汇总
FROM (
SELECT
T1.id
,count(*) as num --对打散的ID进行统计
FROM (
SELECT
concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) as id --将T1表中的数据进行打散
FROM learn4.student_null) T1
JOIN
(
SELECT
concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) as id --将T2表中的数据进行打散
FROM learn4.score_null) T2 ON T1.id =T2.id
)T GROUP BY substring(T.id,1,-1)

3.通过参数进行调整
设置开启Map端的聚合操作
set hive.map.aggr = true

设置groupby的检查点条数
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

开启GROUP BY 的负载均衡操作
set hive.groupby.skewindata = true
通过调整该参数，使得有倾斜的数据在Map reduce过程中被随机的从Map端发送到Reduce端进行处理，
reduce会对随机发送过来的数据进行初步的处理，之后再进行后续的统计

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