hive on tez数据抽取调优

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mob64ca12d78ba3 2024-04-23 06:37:15 ©著作权

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Hive on Tez数据抽取调优

在大数据领域中，Hive是一种常用的数据仓库工具，而Tez是一种用于在Hadoop集群上执行数据处理任务的引擎。当我们使用Hive on Tez进行数据抽取时，我们需要进行调优以提高性能和效率。本文将介绍如何对Hive on Tez进行数据抽取调优，包括一些常见的优化技巧和示例代码。

优化技巧

分区表设计：使用分区表可以提高数据查询的效率，因为可以根据分区键过滤数据，减少扫描的数据量。在创建表时，可以通过PARTITIONED BY语句指定分区键，例如按照日期分区。
合理设置并行度：在Hive中，可以通过hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max两个参数来调整Reducer的数量和大小。根据数据量和集群资源，合理设置并行度能够提高任务的并发执行效率。
使用向量化查询：向量化查询可以减少CPU和内存开销，提高查询性能。可以通过设置hive.vectorized.execution.enabled参数为true来启用向量化查询。
压缩数据：在存储数据时，可以使用压缩算法来减少存储空间和IO开销。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip等。在创建表时，可以通过STORED AS语句指定压缩格式。
使用合适的文件格式：选择合适的文件格式也能影响数据抽取的性能。例如，Parquet格式支持列式存储和压缩，适合大规模数据处理和分析。

示例代码

分区表设计

CREATE TABLE sales (
    product_id INT,
    sale_date STRING,
    amount DOUBLE
)
PARTITIONED BY (sale_year INT, sale_month INT)

设置并行度

SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
SET hive.exec.reducers.max=1000;

启用向量化查询

SET hive.vectorized.execution.enabled=true;

压缩数据

CREATE TABLE sales_compressed (
    product_id INT,
    sale_date STRING,
    amount DOUBLE
)
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES("orc.compress"="SNAPPY");

使用Parquet格式

CREATE TABLE sales_parquet (
    product_id INT,
    sale_date STRING,
    amount DOUBLE
)
STORED AS PARQUET;

甘特图

gantt
    title 数据抽取调优甘特图
    section 数据准备
    准备数据 :done, des1, 2022-01-01, 2d
    数据清洗 :active, des2, after des1, 3d
    section 调优
    分区表设计 :after des2, 2d
    设置并行度 : 3d
    启用向量化查询 : 2d
    压缩数据 : 2d
    使用Parquet格式 : 2d

类图

classDiagram
    Table <|-- PartitionedTable
    Table <|-- CompressedTable
    Table <|-- ParquetTable
    PartitionedTable : PARTITIONED BY (sale_year INT, sale_month INT)
    CompressedTable : STORED AS ORC TBLPROPERTIES("orc.compress"="SNAPPY")
    ParquetTable : STORED AS PARQUET