hive性能调优

2020-10-13 19:11发布

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小猪仔
2楼 · 2020-10-14 09:15

一、存储优化，选用ORC

text：行存储，默认不压缩，序列化、反序列化开销大

sequence：行存储，二进制，压缩率底

RCfile：行分块，列式存储，解压效率差，读取稍慢

Parquet：列式存储，压缩比率高，但比ORC差，存取速度快

ORC：行分块，列式存储，压缩快，存取快，压缩率最高，RCfile升级版

二、表设计优化

1、创建分区表

2、创建桶表

3、拆分不同的表存储

三、sql参数优化

 1、作业有多个可并行的job时，设置任务并行及并行个数：

// 开启任务并行执行

 set hive.exec.parallel=true;

 // 同一个sql允许并行任务的最大线程数 

set hive.exec.parallel.thread.number=8;

2、修改reduce、map个数，

(一般情况下不会修改此参数，可能会造成很多小文件，或者如果reduce资源不够会一直等待，除非比较特殊的任务，前提是排除sql逻辑及数据问题)

设置每个reduce处理的数据量

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=104857600;

设置reduce个数

set mapred.reduce.tasks=1;

调整最大限制个数

 set hive.exec.reducers.max;

3、使用mapjoin

set hive.auto.convert.join = true;

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=50000000; -- 默认是25M

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; -- 默认值

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size = 10000000; --默认值

4、使用TEZ查询引擎

set hive.execution.engine=tez;

5、合并输入输出小文件

--输出合并小文件

set hive.merge.mapredfiles=true;                                                                          

set hive.merge.smallfiles.avgsize=512000000;

set hive.merge.size.per.task=1024000000; --默认值 256M

-- 输入合并小文件，也用于调节map数量

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --默认值                               

set mapred.max.split.size=512000000;                                           

set mapred.min.split.size.per.node=256000000;                                  

set mapred.min.split.size.per.rack=256000000; 

set mapred.min.split.size=256000000;

6、数据倾斜

set hive.map.aggr=true；--在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。

set hive.groupby.skewindata=true;

如果以上不管用，可以对倾斜的数据进行单独的sql处理。

四、sql优化

1、使用union+group by 替代 union

2、大小表使用mapjoin

3、用in 替代join查询

4、从逻辑上看有无优化的点


魏魏姐
3楼 · 2020-10-15 10:09

Hive组件具有保存注册表功能。 就是使用了hive， 注册表修改后可以保存。

我的网名不再改
4楼 · 2020-10-19 11:18

一、存储优化，选用ORC

text：行存储，默认不压缩，序列化、反序列化开销大

sequence：行存储，二进制，压缩率底

RCfile：行分块，列式存储，解压效率差，读取稍慢

Parquet：列式存储，压缩比率高，但比ORC差，存取速度快

ORC：行分块，列式存储，压缩快，存取快，压缩率最高，RCfile升级版

二、表设计优化

1、创建分区表

2、创建桶表

3、拆分不同的表存储

三、sql参数优化

 1、作业有多个可并行的job时，设置任务并行及并行个数：

// 开启任务并行执行

 set hive.exec.parallel=true;

 // 同一个sql允许并行任务的最大线程数 

set hive.exec.parallel.thread.number=8;

2、修改reduce、map个数，

(一般情况下不会修改此参数，可能会造成很多小文件，或者如果reduce资源不够会一直等待，除非比较特殊的任务，前提是排除sql逻辑及数据问题)

设置每个reduce处理的数据量

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=104857600;

设置reduce个数

set mapred.reduce.tasks=1;

调整最大限制个数

 set hive.exec.reducers.max;

3、使用mapjoin

set hive.auto.convert.join = true;

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=50000000; -- 默认是25M

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; -- 默认值

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size = 10000000; --默认值

4、使用TEZ查询引擎

set hive.execution.engine=tez;

5、合并输入输出小文件

--输出合并小文件

set hive.merge.mapredfiles=true;                                                             

set hive.merge.smallfiles.avgsize=512000000;

set hive.merge.size.per.task=1024000000; --默认值 256M

-- 输入合并小文件，也用于调节map数量

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --默认值                           

set mapred.max.split.size=512000000;                                    

set mapred.min.split.size.per.node=256000000;                            

set mapred.min.split.size.per.rack=256000000; 

set mapred.min.split.size=256000000;

6、数据倾斜

set hive.map.aggr=true；--在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。

set hive.groupby.skewindata=true;

如果以上不管用，可以对倾斜的数据进行单独的sql处理。

四、sql优化

1、使用union+group by 替代 union

2、大小表使用mapjoin

3、用in 替代join查询

4、从逻辑上看有无优化的点


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