hive设置推测执行 hive的执行计划

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网络智叶 2023-09-20 04:40:02

文章标签 hive设置推测执行 hive hadoop 大数据 Hive 文章分类 Hive 大数据

101-压缩存储-优化：

执行计划（Explain）

1）基本语法

EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query

hive设置推测执行 hive的执行计划_大数据

hive设置推测执行 hive的执行计划_hive_02

（2）查看详细执行计划

hive (default)> explain extended select * from emp;

hive (default)> explain extended select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;

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。

<property>
 <name>hive.fetch.task.conversion</name>
 <value>more</value>
 <description>
 Expects one of [none, minimal, more].
 Some select queries can be converted to single FETCH task minimizing 
latency.
 Currently the query should be single sourced not having any subquery 
and should not have any aggregations or distincts (which incurs RS), 
lateral views and joins.
 0. none : disable hive.fetch.task.conversion
 1. minimal : SELECT STAR, FILTER on partition columns, LIMIT only
 2. more : SELECT, FILTER, LIMIT only (support TABLESAMPLE and 
virtual columns)
 </description>
</property>

1）案例实操：

（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。

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=none;
hive (default)> select * from emp;
hive (default)> select ename from emp;
hive (default)> select ename from emp limit 3;

（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。

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more;
hive (default)> select * from emp;
hive (default)> select ename from emp;
hive (default)> select ename from emp limit 3;

本地模式

大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时 Hive 的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际 job 的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，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。

set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地 mr
//设置 local mr 的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 134217728，即 128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
//设置 local mr 的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

1）案例：

（2）关闭本地模式（默认是关闭的），并执行查询语句

hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;	//44s

（1）开启本地模式，并执行查询语句

hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=true;
hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;	//2.3s

hive设置推测执行 hive的执行计划_大数据_03

表的优化

小表大表 Join（MapJOIN）

将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 map join 让小的维度表先进内存。在 map 端完成 join。

实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有区别。

1）需求介绍

测试大表 JOIN 小表和小表 JOIN 大表的效率

2）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 以下认为是小表）：

set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25000000;

3）MapJoin工作机制

hive设置推测执行 hive的执行计划_hadoop_04

4）建大表、小表和JOIN 后表的语句

// 创建大表
create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
// 创建小表
create table smalltable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
// 创建 join 后表的语句
create table jointable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
//导入数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/bigtable' into table bigtable;
 //导入数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/smalltable' into table smalltable;

5）小表 JOIN 大表语句(启用mapjoin，先扫描小在扫大的时候mapjoin，小表join大，大join小顺序一样，自动优化，获取null)

explain select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from smalltable s join bigtable b on b.id = s.id;

6）大表JOIN 小表语句

explain select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable b join smalltable s on s.id = b.id;

大表 Join 大表(不需要null，非inner join)

1）空 KEY 过滤

有时 join 超时是因为某些 key 对应的数据太多，而相同 key 对应的数据都会发送到相同的 reducer 上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的 key，很多情况下，这些 key 对应的数据是异常数据，我们需要在 SQL 语句中进行过滤。例如 key 对应的字段为

空，操作如下：案例实操

（1）配置历史服务器（hadoop需要启动历史服务器，已启用）

配置 mapred-site.xml

<property>
	<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
	<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<property>
 	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
 	<value>hadoop102:19888</value>
</property>

启动历史服务器

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

查看 jobhistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

（2）创建原始数据空 id 表

// 创建空 id 表
create table nullidtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';

（3）分别加载原始数据和空 id 数据到对应表中

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/nullid' into table nullidtable;

（4）测试不过滤空 id

hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n left join bigtable o on n.id = o.id;	//224s

（5）测试过滤空 id

hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from (select * from nullidtable where id is not null) n left join bigtable o on n.id = o.id; //90s

空 key 转换

有时虽然某个 key 为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join 的结果中，此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的 reducer 上。例如：案例实操：

不随机分布空 null 值：

（1）设置 5 个 reduce 个数

set mapreduce.job.reduces = 5;

（2）JOIN 两张表

insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n left join bigtable b on n.id = b.id;

结果：如下图所示，可以看出来，出现了数据倾斜，某些 reducer 的资源消耗远大于其他 reducer。

hive设置推测执行 hive的执行计划_大数据_05

随机分布空 null 值

（1）设置 5 个 reduce 个数

set mapreduce.job.reduces = 5;

（2）JOIN 两张表

insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n full join bigtable o on nvl(n.id,rand()) = o.id;

结果：如下图所示，可以看出来，消除了数据倾斜，负载均衡 reducer 的资源消耗

hive设置推测执行 hive的执行计划_Hive_06

**SMB(Sort Merge Bucket join)**分桶方式优化，按照id分配到相同的桶，桶之间join

（1）创建第二张大表

create table bigtable2(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)row format delimited fields terminated by '\t';

load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable2;

测试大表直接 JOIN

insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable s join bigtable2 b on b.id = s.id;

（2）创建分通表 1,分通表 2,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数，设置参数

create table bigtable_buck1(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string) clustered by(id) sorted by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/bigtable' into table bigtable_buck1;

create table bigtable_buck2(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string) clustered by(id) sorted by(id)  into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/bigtable' into table bigtable_buck2;

set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

（3）测试

insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable_buck1 s join bigtable_buck2 b on b.id = s.id;

其他优化方式：分区，分桶，压缩，存储，jvm重用等。

合理设置 Map 及 Reduce 数

1）RM会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务。

主要的决定因素有：input 的文件总个数，input 的文件大小，集群设置的文件块大小。

2）是不是 map 数越多越好？

错，如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。（jvm重用）

3）是不是保证每个 map 处理接近 128m 的文件块就ok？

不一定。比如有一个 127m 的文件，正常会用一个 map 去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个 map任务去做，肯定也比较耗时。

因此通过减少 map 数和增加 map 数进行优化；

1 复杂文件增加 Map 数

当 input 的文件都很大，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加 Map 数，来使得每个 map 处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。增加 map 的方法为：根据

computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M 公式，

调整 maxSize 最大值。让 maxSize 最大值低于 blocksize 就可以增加 map 的个数。

案例实操：

1）执行查询

hive (default)> select count(*) from emp;
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1

2）设置最大切片值为 100 个字节

hive (default)> set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100;
hive (default)> select count(*) from emp;
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of reducers: 1

2 小文件进行合并

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：

在 map-only 任务结束时合并小文件，默认 true
SET hive.merge.mapfiles = true;
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 = 16777216;

3 合理设置 Reduce 数

1）调整reduce 个数方法一

（1）每个 Reduce 处理的数据量默认是 256MB

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000

（2）每个任务最大的 reduce 数，默认为 1009

hive.exec.reducers.max=1009

（3）计算 reducer 数的公式

N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1)

2）调整 reduce 个数方法二

在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改

设置每个 job 的 Reduce 个数

set mapreduce.job.reduces = 15;

3）reduce 个数并不是越多越好

（1）过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源；

（2）另外，有多少个 reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；在设置 reduce 个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的 reduce 数；使单个 reduce 任务处理数据量大小要合适；

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。

严格模式

Hive 可以通过设置防止一些危险操作：

1）分区表不使用分区过滤

将 hive.strict.checks.no.partition.filter 设置为 true 时，对于分区表，除非 where 语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行。换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。

2）使用 order by 没有 limit 过滤

将 hive.strict.checks.orderby.no.limit 设置为 true 时，对于使用了 order by 语句的查询，要求必须使用 limit 语句。因为 order by 为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一个Reducer 中进行处理，强制要求用户增加这个 LIMIT 语句可以防止 Reducer 额外执行很长一段时间。

3）笛卡尔积

将 hive.strict.checks.cartesian.product 设置为 true 时，会限制笛卡尔积的查询。对关系型数据库非常了解的用户可能期望在执行 JOIN 查询的时候不使用 ON 语句而是使用 where 语句，这样关系数据库的执行优化器就可以高效地将 WHERE 语句转化成那个 ON 语句。不幸的是，Hive 并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情况。

order by* 没有 limit 过滤

3）笛卡尔积

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