一、目标
用更少的资源、更短的时间，完成任务计算。
二、方法论
- 收集数据：explain查看执行计划
-
定位瓶颈：
1）查看执行日志，定位哪个Stage（Job）时间长
2）查看Job日志，定位Map阶段慢还是Reduce阶段慢 -
诊断问题：
1）资源不足pending
2）数据倾斜
3）reduce数太少
4）... - 解决瓶颈：对症下药
三、Hive原理
掌握Hive优化方法，首先需要对Hive将SQL编译为MapReduce的过程深入理解。
1. Hive架构
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2. 编译阶段
分为六个阶段：
- Antlr定义语法规则，完成SQL词法、语法解析，将SQL转化为AST Tree（抽象语法树）
- 遍历AST Tree，抽象出QueryBlock（查询的基本组成单元）
- 遍历QueryBlock，翻译为OperatorTree（执行操作树）
- 逻辑层优化器：进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
- 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务（物理执行计划）
- 物理层优化器：进行MapReduce任务的优化，生成最终的执行计划
每个操作符为HDFS的一个操作，或者一个MR作业
3. 执行计划
执行计划是一个DAG图，每个节点是一个MR Job（Stage ），通过Explain语句可查看执行计划：
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4. MR原理
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word count过程
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5. Join原理
select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;
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6. Group By原理
select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;
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7. Distinct 原理
select dealid, count(distinct uid) num from order group by dealid;
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四、Hive性能优化方法
1. Map阶段优化
常见原因及解决方法：
-
上游小文件过多，启动时等待资源时间长
解决方法：
1）mapred.min.split.size.per.node
节点上split的最小size，该参数决定了多个Data Node上的文件是否需要合并
2）mapred.min.split.size.per.rack
机架上split的最小size，该参数决定多个机架上的文件是否需要合并
3）set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
执行map前进行小文件合并 -
split大小设置不合理，过小 不能充分利用集群资源
解决方法：
1）split大小计算
splitSize = Math.max( mapred.min.split.size, Math.min( mapred.max.split.size, blockSize))
2）set mapred.max.split.size 默认为256000000
3）set mapred.min.split.size 默认为1
举例：
2. Shuffle阶段优化
优化要点：
-
提早过滤数据，减少shuffle数据量
如：在子查询中只选取需要的字段 -
适时使用MapJoin
1）适用场景：大表与小表Join
2）相关参数：
hive.auto.convert.join //default true
hive.mapjoin.smalltable.filesize //default 25000000
3）优点：
减少Reduce阶段
避免数据倾斜
在Map阶段将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join
MapJoin分为两个阶段:
- 通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。
- MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务。
3. Reduce阶段优化
优化要点：
-
关注数据倾斜
1）大小表Join
采用Map Join
2）调整参数
hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindata=true
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3）空值倾斜
空值Key转为字符串加随机数Join
eg. select * from a left outer Join b on if(a.user_id is null,
concat('hive',rand()), a.user_id) = b.user_id;
4）倾斜数据单独处理后union Reduce资源调整
1）默认reduce个数
num_reduce_tasks = min[${hive.exec.reducers.max}, (${input.size} / $
{ hive.exec.reducers.bytes.per.reducer})]
2）适当加大reduce数
set mapred.reduce.tasks=999
4. HiveSQL整理优化
-
Count distinct优化
image.png - 尽量避免使用transform
- 优先使用分区字段过滤
- 尽量使用并行化（适用于子查询，union all）
set hive.exec.parallel=true; //default false
hive.exec.parallel.thread.number=8; // 可同时执行的job数
