Hadoop源码编译支持Snappy压缩
资源准备
1．CentOS联网
配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的
注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题
2．jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)
（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz
（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
（3）snappy-1.1.3.tar.gz
（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
（5）protobuf-2.5.0.tar.gz
jar包安装
注意：所有操作必须在root用户下完成
1．JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)
[root@hadoop101 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 software]# vi /etc/profile
| #JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin |
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：java -version
2．Maven解压、配置 MAVEN_HOME和PATH
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile
| #MAVEN_HOME export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin |
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：mvn -version
编译源码
1．准备编译环境
[root@hadoop101 software]# yum install svn
[root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake
[root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel
[root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel
[root@hadoop101 software]# yum install gcc*
2．编译安装snappy
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install
# 查看snappy库文件
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
3．编译安装protobuf
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make install
# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --version
4．编译hadoop native
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz
[root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/
[root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy
执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。
Hadoop压缩配置
MR支持的压缩编码
表6-8
| 压缩格式 |
工具 |
算法 |
文件扩展名 |
是否可切分 |
| DEFAULT |
无 |
DEFAULT |
.deflate |
否 |
| Gzip |
gzip |
DEFAULT |
.gz |
否 |
| bzip2 |
bzip2 |
bzip2 |
.bz2 |
是 |
| LZO |
lzop |
LZO |
.lzo |
是 |
| Snappy |
无 |
Snappy |
.snappy |
否 |
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示：
表6-9
| 压缩格式 |
对应的编码/解码器 |
| DEFLATE |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
| gzip |
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
| bzip2 |
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
| LZO |
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec |
| Snappy |
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
压缩性能的比较：
表6-10
| 压缩算法 |
原始文件大小 |
压缩文件大小 |
压缩速度 |
解压速度 |
| gzip |
8.3GB |
1.8GB |
17.5MB/s |
58MB/s |
| bzip2 |
8.3GB |
1.1GB |
2.4MB/s |
9.5MB/s |
| LZO |
8.3GB |
2.9GB |
49.3MB/s |
74.6MB/s |
http://google.github.io/snappy/
On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.
压缩参数配置
要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：
表6-11
| 参数 |
默认值 |
阶段 |
建议 |
| io.compression.codecs （在core-site.xml中配置） |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
输入压缩 |
Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 |
| mapreduce.map.output.compress |
false |
mapper输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
| mapreduce.map.output.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
mapper输出 |
使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress |
false |
reducer输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec |
reducer输出 |
使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type |
RECORD |
reducer输出 |
SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK |
开启Map输出阶段压缩
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
案例实操：
1．开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;
2．开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;
3．设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;
开启Reduce输出阶段压缩
当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
1．开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;
2．开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
3．设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
5．测试一下输出结果是否是压缩文件
hive (default)> insert overwrite local directory
'/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
文件存储格式
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
列式存储和行式存储
图6-10 列式存储和行式存储
如图6-10所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
1．行存储的特点
查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
2．列存储的特点
因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；
ORC和PARQUET是基于列式存储的。
TextFile格式
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用，但使用Gzip这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
Orc格式
Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
如图6-11所示可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：
图6-11 Orc格式
1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。
2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
3）Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。
每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。
Parquet格式
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。
Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。
通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如图6-12所示。
图6-12 Parquet格式
上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。
主流文件存储格式对比实验
从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比测试：
- 测试数据
-
TextFile
（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE
create table log_text (
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/log.data' into table log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data
3．ORC
（1）创建表，存储数据格式为ORC
create table log_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
4．Parquet
（1）创建表，存储数据格式为parquet
create table log_parquet(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> insert into table log_parquet select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;
13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0
存储文件的压缩比总结：
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询速度测试：
1．TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.08 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 19.298 seconds, Fetched: 1 row(s)
2．ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 22.667 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 18.36 seconds, Fetched: 1 row(s)
3．Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet;
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.074 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 18.384 seconds, Fetched: 1 row(s)
存储文件的查询速度总结：查询速度相近。
存储和压缩结合
修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式
1．查看hadoop checknative命令使用
[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop
checknative [-a|-h] check native hadoop and compression libraries availability
2．查看hadoop支持的压缩方式
[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: false
lz4: true revision:99
bzip2: false
3．将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-2.7.2.tar.gz包导入到hadoop102的/opt/software中
4．解压hadoop-2.7.2.tar.gz到当前路径
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz
5．进入到/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native路径可以看到支持Snappy压缩的动态链接库
[atguigu@hadoop102 native]$ pwd
/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native
[atguigu@hadoop102 native]$ ll
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 472950 9月 1 10:19 libsnappy.a
-rwxr-xr-x. 1 atguigu atguigu 955 9月 1 10:19 libsnappy.la
lrwxrwxrwx. 1 atguigu atguigu 18 12月 24 20:39 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx. 1 atguigu atguigu 18 12月 24 20:39 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x. 1 atguigu atguigu 228177 9月 1 10:19 libsnappy.so.1.3.0
6．拷贝/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native里面的所有内容到开发集群的/opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native路径上
[atguigu@hadoop102 native]$ cp ../native/* /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/
7．分发集群
[atguigu@hadoop102 lib]$ xsync native/
8．再次查看hadoop支持的压缩类型
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:45:02 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:45:02 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libsnappy.so.1
lz4: true revision:99
bzip2: false
9．重新启动hadoop集群和hive
测试存储和压缩
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
ORC存储方式的压缩：
表6-12
Key
Default
Notes
orc.compress
ZLIB
high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY)
orc.compress.size
262,144
number of bytes in each compression chunk
orc.stripe.size
67,108,864
number of bytes in each stripe
orc.row.index.stride
10,000
number of rows between index entries (must be >= 1000)
orc.create.index
true
whether to create row indexes
orc.bloom.filter.columns
""
comma separated list of column names for which bloom filter should be created
orc.bloom.filter.fpp
0.05
false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0)
1．创建一个非压缩的的ORC存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_none(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");
（2）插入数据
hive (default)> insert into table log_orc_none select * from log_text ;
（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;
7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0
2．创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");
（2）插入数据
hive (default)> insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;
（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;
3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0
3．上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。
4．存储方式和压缩总结
在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。
企业级调优
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> |
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; |
案例实操：
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 * from emp cluster by deptno;
Time taken: 1.328 seconds, Fetched: 14 row(s)
2）关闭本地模式，并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=false;
hive (default)> select * from emp cluster by deptno;
Time taken: 20.09 seconds, Fetched: 14 row(s)
表的优化
小表、大表Join
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map join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。
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明显区别。
案例实操
- 需求
测试大表JOIN小表和小表JOIN大表的效率
2．建大表、小表和JOIN后表的语句
| // 创建大表 create table bigtable(id bigint, time 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, time 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, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; |
3．分别向大表和小表中导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/bigtable' into table bigtable;
hive (default)>load data local inpath '/opt/module/datas/smalltable' into table smalltable;
4．关闭mapjoin功能（默认是打开的）
set hive.auto.convert.join = false;
5．执行小表JOIN大表语句
insert overwrite table jointable
select b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from smalltable s
left join bigtable b
on b.id = s.id;
Time taken: 35.921 seconds
No rows affected (44.456 seconds)
6．执行大表JOIN小表语句
insert overwrite table jointable
select b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable b
left join smalltable s
on s.id = b.id;
Time taken: 34.196 seconds
No rows affected (26.287 seconds)
大表Join大表
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
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）创建原始数据表、空id表、合并后数据表
| // 创建原始表 create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; // 创建空id表 create table nullidtable(id bigint, time 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 jointable2(id bigint, time 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/datas/ori' into table ori;
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/nullid' into table nullidtable;
（4）测试不过滤空id
hive (default)> insert overwrite table jointable2
select n.* from nullidtable n left join ori o on n.id = o.id;
Time taken: 42.038 seconds
Time taken: 37.284 seconds
（5）测试过滤空id
hive (default)> insert overwrite table jointable2
select n.* from (select * from nullidtable where id is not null ) n left join ori o on n.id = o.id;
Time taken: 31.725 seconds
Time taken: 28.876 seconds
2．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 jointable2
select n.* from nullidtable n left join ori b on n.id = b.id;
结果：如图6-13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。
图6-13 空key转换
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 jointable2
select n.* from nullidtable n full join ori o on
case when n.id is null then concat('hive', rand()) else n.id end = o.id;
结果：如图6-14所示，可以看出来，消除了数据倾斜，负载均衡reducer的资源消耗
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，如图6-15所示