一、hive自己进行优化
对union这样的命令进行了优化
二、数据本地化率
hdfs数据本地化率对hive性能产生影响
在数据大小一定的情况下，500个128M的文件和2个30G的文件 跑hive任务，性能是有差异的，两者最大的区别在于，后者在读取文件时，需要跨网络传输，而前者为本地读写。数据本地化率问题。
三、数据格式
hive提供text，sequenceFile，RCFile，ORC，Parquest等格式。
- sequenceFile是一个二进制key/value对结构的平面文件，广泛应用于MapReduce中。
- Parquet时一种列式存储格式，兼容多种数据引擎，MapReduce和Spark。
- ORC时对RCFile的一种优化，主流选择之一。
四、分区和分桶
1. 分区表：
总结：分区表的意思，其实想明白了就很简单。就是在系统上建立文件夹，把分类数据放在不同文件夹下面，加快查询速度。
理解分区就是文件夹分而治之，查询的时候可以当作列名来显示查询的范围。
- 关键点1：partitioned by (dt String,country string); 创建表格时，指明了这是一个分区表。将建立双层目录，第一次目录的名字和第二层目录名字规则
PARTITIONED BY子句中定义列，是表中正式的列，成为分区列。但是数据文件中并没有这些值，仅代表目录。
- 关键点2： partition (dt='2001-01-01',country='GB'); 上传数据时，把数据分别上传到不同分区中。也就是分别放在不同的子目录下。
2. 动态分区表：
关闭严格分区模式
动态分区模式时是严格模式，也就是至少有一个静态分区。
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict //分区模式，默认nostrict
set hive.exec.dynamic.partition=true //开启动态分区,默认true
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 //最大动态分区数,默认1000
复制代码为什么要使用动态分区呢，我们举个例子，假如中国有50个省，每个省有50个市，每个市都有100个区，那我们都要使用静态分区要使用多久才能搞完。所有我们要使用动态分区。
动态分区默认是没有开启。开启后默认是以严格模式执行的，在这种模式下需要至少一个分区字段是静态的。 这有助于阻止因设计错误导致导致查询差生大量的分区。列如：用户可能错误使用时间戳作为分区表字段。然后导致每秒都对应一个分区！这样我们也可以采用相应的措施:
3. 分桶表：
每一个表或者分区，Hive可以进一步组织成桶。也就是说，桶为细粒度的数据范围划分。
分桶规则：对分桶字段值进行哈希，哈希值除以桶的个数求余，余数决定了该条记录在哪个桶中，也就是余数相同的在一个桶中。分桶不会改变原有表和原有分区目录的组织方式。只是更改了数据在文件中的分布。
优点：1、提高join查询效率 2、提高抽样效率
可以用 desc formatted [表名] 来查看目录组织方式
复制代码五、 干预sql的运行方式
- 改写sql，实现对计算引擎执行过程的调优
- 通过sql-hint语法，实现对计算引擎执行过程的干预
- 通过数据库开放的一些配置，实现对计算引擎的干预
具体如下：
1. 使用grouping sets grouping__id rollup cube等代替group by +union all
hive对group by+ union all的写法进行了优化
复制代码2.使用 group by 来代替 distinct
在数据没有发生数据倾斜的情况下，采用distinct要比group by要好
默认情况下，distinct会被hive翻译成一个全局唯一reduce任务来做去重操作，因而并行度为1，而且有导致数据倾斜的可能。
而group by则会被hive翻译成分组聚合运算，会有多个reduce任务并行处理，每个reduce对收到的一部分数据组，进行每组聚合(去重)
注意：最新的hive版本中：新增了对count(distinct)的优化，通过配置hive.optimize.countdistinct
即使真的出现数据倾斜也可以自动优化。
3 .使用Hinit
使用mapjoin(b) 括号中指定的是数据量较小的表，表示在map阶段完成a,b两表的连接。
将原来在Reduce中进行的连接操作，前推到了Map阶段。
SELECT /* + MAPJOIN(b) */ a.key,a.value
FROM a
JOIN b ON a.key = b.key;
复制代码大表在右边使用streamtable的sql
--STRSEAMTABLE()，括号中指定数据量大的表
--默认情况下，在reduce阶段进行连接，hive把坐标中的数据放在缓存中，右表的数据作为流数据表
SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val,b.val,c.val
FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key)
JOIN c ON (c.key = b.key)
复制代码普通表的join又被称为 Replartition Join，通常shuflle操作发生在此阶段
也可以通过设置hive.smalltable.filesize or hive.mapjoin.smalltable.filesize
如果大小表在进行连接时，小表连接小于这个默认值，则自动开启Mapjoin优化，
复制代码六、配置的一些优化
1. 开启向量化
默认是关闭的，将一个普通的查询转化为向量化查询。大大减少了扫描，过滤等查询，标准查询时系统一次处理一行，矢量化查询可以一次性查询1024行数据，减少了系统上下文切换的开销。
set hive.vectorized.execution.enabled=true;
目前mapreduce只支持map端的向量化，tez和spark可以支持map和reduce端的向量化操作
复制代码2. 开启并行化
--开启并行执行
set hive.exec.parallel=true;
复制代码### 3. 开启map端聚合
hive.map.aggr 默认值为true
复制代码4.调整mapTask数量
set mapred.map.tasks= task数量
复制代码但是这个并不能完全控制mapTask数量，调节task数量需要一套完整的算法。于mapreduce的切片大小有关。 顾名思义就是将数据进行切分，切分为数据片，其实这个切片关乎于map阶段的map个数，以及每个map处理的数据量的大小。 mapreduce中,一个job的map个数, 每个map处理的数据量是如何决定的呢? 另外每个map又是如何读取输入文件的内容呢? 用户是否可以自己决定输入方式, 决定map个数呢?
mapreduce作业会根据输入目录产生多个map任务, 通过多个map任务并行执行来提高作业运行速度, 但如果map数量过少, 并行量低, 作业执行慢, 如果map数过多, 资源有限,也会增加调度开销. 因此, 根据输入产生合理的map数, 为每个map分配合适的数据量, 能有效的提升资源利用率, 并使作业运行速度加快。
1.默认情况下，Map的个数defaultNum =目标文件或数据的总大小 totalSize/hdfs 集群文件块的大小blockSize.
2.当用户指定mapred.map.tasks,即为用户期望的Map大小，用expNum表示，但是这个值并不
会被立即采纳。他会获取mapred.map.tasks与defaultNum的较大值，作为待定选项。
3.获取文件分片的大小和分片个数，分片大小参数为 mapred.min.split.size 和blockSize间的较大值，
用splitMaxSize表示，将目标文件或数据总大小除以splitMaxSize 即为真是分片个数，用realSplitNum表示。
4.获取realSplitNum于expMaxNum 较小值为实际的Map个数。
复制代码通过上面的逻辑：
减少Map个数，需要增大mapred.min.split.size的值，减少mapred.map.tasks的值
增大Map个数，需要减少mapred.min.split.size的值，增大mapred.map.tasks的值
复制代码在之前的学习的union all案例中，单纯的减少，增大map.tasks的数量，并不能改变map个数，读者可以自行尝试。
5.调整reduce相关配置
mapred.reduce.tasks 默认值为-1，代表有系统根据需要自行决定reducer的数量
复制代码6. 设置每个reducer能处理的数据量
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 设置每个reducer处理的处理量，默认256M
复制代码7. 表示数据量需要按相同的键再次聚合，可减少重复的聚合操作
hive.optimize.reducededuplication=true;
复制代码七、使用explain dependency查看数据输入依赖
explain dependency用于描述一段sql需要的数据来源
explain dependency 有两个使用场景
注意在使用join时，不同的join，如inner join left join中有非等值过滤条件，过滤效果不同。
场景一：快速排除 快速排除因为读取不到相应分区的数据而岛主任务数据输出异常，上游任务因为生产过程中不可控因素出现异常或者空跑，导致下游任务引发异常。
场景二：帮助清理表的输入，特别是有助于理解有多重自查询，多表连接的依赖输入。
案例：
下面有两个sql：
select a.s_no
from student_orc_partition a
inner join student_orc_partition_only b
on a.s_no=b.s_no and a.part=b.part and a.part>=1 and b.part<=2;
复制代码select a.s_no
from student_orc_partition a
inner join student_orc_partition_only b
on a.s_no=b.s_no and a.part = b.part
where a.part>=1 and b.part<=2;
复制代码通过explain dependency，其实上述的两个sql并不等价，在内连接中连接条件中假如非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行过程中会多读取part=0的分区数据
案例二：
select a.s_no
from student_orc_partition a
leftjoin student_orc_partition_only b
on a.s_no=b.s_no and a.part=b.part and a.part>=1 and b.part<=2;
复制代码select a.s_no
from student_orc_partition a
leftjoin student_orc_partition_only b
on a.s_no=b.s_no and a.part=b.part and a.part>=1 and a.part<=2;
复制代码通过expalin dependency，对于左外连接在连接条件中加入非等值过滤的条件，如果过滤条件是作用于右表(b表)有起到过滤效果，右表只扫描了2个分区，但是左表(a表)会进行全表扫描，
如果过滤条件是针对的是左表，则完全没有起到过滤的作用，那么两个表将会进行全表扫描。
所以通常的优化的是尽早过滤掉不需要的数据。
select a.s_no
from (
select s_no,part from student_orc_partiton
where part>=1 and part<=2
) a
left outer join student_orc_partition_only b
on a.s_no=b.s_no and a.part = b.part;
复制代码八、Map join的原理
一般的join 都是Repartition Join，发生在shuffle 和Reduce 阶段，如果不特殊声明，就是Repartition Join。
Map join是先启动一个作业，读取小表的数据，在内存中构建哈希表，将哈希表写入本地磁盘，然后将哈希表上传到HDFS上并添加到分布式缓存中，再启动一个任务读取表B的数据，在进行连接时Map对获取缓存中的数据并存入到哈希表中，B表会与哈希表的数据进行匹配，时间复杂度是O(1)，匹配完后将结果进行输出。
一般不建议使用 hinit /*+mapjoin(b) */ 这样的用法，最坏的情况下容易发生内存溢出问题。
可以使用配置来尝试将repartition连接转化为Map连接，hive.smalltable.filesize
桶的Map 连接将普通的Map连接转化为桶连接，分桶的Hive表会将桶列的值计算Hash值取桶数的模，余数相同会发往相同的桶，每个桶对应一个文件。在两表进行连接的时候，可以快速过滤掉不要的数据，
注意使用 桶的map连接要保证连接的两张表的分桶数之前是倍数关系。
九、Skew Join倾斜连接
当有数据倾斜时的表连接。出现数据倾斜时，会引起个别任务花费大量时间和资源在处理倾斜键的数据，从而变为整个作业的瓶颈。Skew Join在工作是会将数据分为两部分，一部分为倾斜键数据，一部分是余下的所有的数据，由两个作业分别处理。
set hive.optimize.skewjoin = true;
复制代码十、ORC与hive相关配置
orc.compress 表示orc的文件压缩类型，可选类型有NONE，ZLIB，SNAPPY
orc.bloom.filter.columns 需要创建布隆过滤的组
orc.bloom.filter.fpp 使用布隆过滤器的假正概率 默认0.05
hive中使用bloom过滤器，可以用较少的文件空间快速判定数据是否存在于表中
十一、数据倾斜
现象就是任务需要处理大量相同键的数据，这种情况有以下4中表现：
- 数据含有大量无意义的数据，如空值(NULL)、空字符串
- 含有倾斜数据在进行聚合计算时，无法聚合中间结果，大量数据都需要经过Shuffle阶段的处理，引起数据倾斜
- 数据在计算时做多维数据集合，导致维度膨胀引起的数据倾斜
- 两表进行join，都含有大量相同的倾斜数据键
1. 不可拆分大文件引发的数据倾斜
当对文件使用Gzip压缩等不支持分拣分割操作的压缩方式，当以后有作业读取压缩文件时，改文件只会被一个任务所读取，如果该压缩文件很大，则该map会成为性能瓶颈。
假如一个文件为200M，预先设置每个Map处理数据量为128M，但是计算引擎无法切分这个文件，锁这个文件不会交给两个Map任务去读取，有且只有一个Map任务在操作。
可以采用bzip2和zip等支持文件切分的压缩算法
2. 业务无关的数据引发的数据倾斜
对于空值，NULL这样的，需要在计算过程中排除这些即可。
解决方案 1：user_id 为空的不参与关联
select * from log a join user b on a.user_id is not null and a.user_id = b.user_id
union all
select * from log c where c.user_id is null;
复制代码解决方案 2：赋予空值新的 key 值
select * from log a left outer join user b on
case when a.user_id is null then concat('hive',rand()) else a.user_id end = b.user_id
复制代码总结
方法 2 比方法 1 效率更好，不但 IO 少了，而且作业数也少了，方案 1 中，log 表 读了两次，jobs 肯定是 2，而方案 2 是 1。这个优化适合无效 id(比如-99，’’，null)产 生的数据倾斜，把空值的 key 变
成一个字符串加上一个随机数，就能把造成数据倾斜的 数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题。
改变之处：使本身为 null 的所有记录不会拥挤在同一个 reduceTask 了，会由于有替代的 随机字符串值，而分散到了多个 reduceTask 中了，由于 null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。
1. 多维度聚合计算数据膨胀引起的数据倾斜
对于如下场景 select a,b,c count(1) from T group by a,b,c with rollup;
对于上面这个sql 可以拆分为 (a,b,c),(a,b,null),(a,null,null),(null,null,null)
方法一：手动拆分这个sql
方法二：可以通过参数来自动控制作业的拆解，hive.new.job.grouping.cardinality 针对grouping sets ,rollup,cubes 这类多维度聚合操作，如果最后拆解的组合大于默认配置，会启动信的任务去处理大于该值之外的组合
2. 两个hive数据表连接时引发的数据倾斜
两个普通表进行Repartition join时，如果表连接键存在倾斜，那么shuffle阶段必然会引起数据倾斜
通常这种情况还是启用两个作业，第一个作业处理没有倾斜的数据，第二个作业将倾斜的数据存到分布式缓存中，分到各个Map任务所在节点，在Map阶段完成join操作，避免shuffle，从而避免数据倾斜。