Hive 企业级 参数调优专篇 .
Hive 企业级调优点整理
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1、Fetch 抓取
Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。
例如：
SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee 对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。
在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task.conversion 默认是 more，老版本 hive
默认是 minimal，该属性修改为 more 以后，在全局查找、字段查找、limit 查找等都不走mapreduce。
（1）把 hive.fetch.task.conversion 设置成 none，然后执行查询语句，都会执行 mapreduce程序。
set hive.fetch.task.conversion=none;
（2）把 hive.fetch.task.conversion 设置成 more，然后执行查询语句，如下查询方式都不会执行 mapreduce 程序。
set hive.fetch.task.conversion=more;
2、本地模式
Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。
用户可以通过设置 hive.exec.mode.local.auto 的值为 true，来让 Hive 在适当的时候自动启动这个优化。
1)开启本地模式，并执行查询语句
set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地 mr
2）关闭本地模式，并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=false;
3、表的优化
将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用 Group 让小的维度表（1000 条以下的记录条数）先进内存。在 map 端完成 reduce。
（1）关闭 mapjoin 功能（默认是打开的）
set hive.auto.convert.join = false;
（2）设置 5 个 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
4、MapJoin
如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件，那么 Hive 解析器会将 Join 操作转换成 Common Join，即：在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在 map 端进行 join，避免 reducer 处理。
1）开启 MapJoin 参数设置：
（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 一下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
2）MapJoin 工作机制
（1）开启 Mapjoin 功能
set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true
5、 Group By
默认情况下，Map 阶段同一 Key 数据分发给一个 reduce，当一个 key 数据过大时就倾斜了。
并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。
1）开启 Map 端聚合参数设置
（1）是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
hive.map.aggr = true
（2）在 Map 端进行聚合操作的条目数目
hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000
（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false）
hive.groupby.skewindata = true
数据倾斜文章：
https://blog.****.net/weixin_46163590/article/details/106098548
6、 Count(Distinct) 去重统计
数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于 COUNT DISTINCT 操作需要用一个Reduce Task 来完成，这一个 Reduce 需要处理的数据量太大，就会导致整个 Job 很难完成，一般 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换：
采用 GROUP by 去重 id
hive (default)> select count(id) from (select id from bigtable group by id) a;
7、笛卡尔积
尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个
reducer 来完成笛卡尔积。
8、 行列过滤
列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，比如：
案例实操：
（1）测试先关联两张表，再用 where 条件过滤
hive (default)> select o.id from bigtable b
join ori o on o.id = b.id where o.id <= 10;
（2）通过子查询后，再关联表
hive (default)> select b.id from bigtable b
join (select id from ori where id <= 10 ) o on b.id = o.id;
9.动态分区调整
关系型数据库中，对分区表 Insert 数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive 中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用 Hive 的动态分区，需要进行相应的配置。
1）开启动态分区参数设置
（1）开启动态分区功能（默认 true，开启）
hive.exec.dynamic.partition=true
（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认 strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict 模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）
hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
（3）在所有执行 MR 的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
（4）在每个执行 MR 的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即 day 字段有 365 个值，那么该参数就需要设置成大于 365，如果使用默认值 100，则会报错。
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
（5）整个 MR Job 中，最大可以创建多少个 HDFS 文件。
hive.exec.max.created.files=100000
10 、小文件进行合并
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;
11、开启并行执行
Hive 会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是 MapReduce 阶段、抽样阶段、合并阶段、limit 阶段。或者 Hive 执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive 一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的 job 可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个 job 的执行时间缩短。不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么 job 可能就越快完成。
通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。
set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个 sql 允许最大并行度，默认为 8。
当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。
12、严格模式
Hive 提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意向不到的不好的影响的查询。
通过设置属性 hive.mapred.mode 值为默认是非严格模式 nonstrict 。开启严格模式需要
修改 hive.mapred.mode 值为 strict，开启严格模式可以禁止 3 种类型的查询。
13、JVM 重用
JVM 重用是 Hadoop 调优参数的内容，其对 Hive 的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或 task 特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
14、推测执行
15、压缩
TextFile
Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。
可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split
但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。
SequenceFile
Hadoop API提供的一种二进制文件，以<key,value>的形式序列化到文件中。存储方式：行存储。
支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。
优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的
RCFile
存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：
首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低
其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取
ORCFile
存储方式：数据按行分块 每块按照列存储
压缩快 快速列存取
效率比rcfile高,是rcfile的改良版本
总结：
数据仓库的特点：一次写入、多次读取，因此，整体来看，ORCFile相比其他格式具有较明显的优势。
TextFile 默认格式，加载速度最快，可以采用Gzip、bzip2等进行压缩，压缩后的文件无法split，即并行处理
SequenceFile 压缩率最低，查询速度一般，三种压缩格式NONE，RECORD，BLOCK
RCfile 压缩率最高，查询速度最快，数据加载最慢。
16、执行计划（Explain）
explain select * from emp;
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