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Hive性能优化(全面)

时间:2018-09-11 14:15:38      阅读:197      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:when   一个   根据   eal   代码调整   表关联   生成   决定   optimize   

1.介绍

首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题?

面对这些问题,我们能有哪些有效的优化手段呢?下面列出一些在工作有效可行的优化手段:

而接下来,我们心中应该会有一些疑问,影响性能的根源是什么?

2.性能低下的根源

hive性能优化时,把HiveQL当做M/R程序来读,即从M/R的运行角度来考虑优化性能,从更底层思考如何优化运算性能,而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。

RAC(Real Application Cluster)真正应用集群就像一辆机动灵活的小货车,响应快;Hadoop就像吞吐量巨大的轮船,启动开销大,如果每次只做小数量的输入输出,利用率将会很低。所以用好Hadoop的首要任务是增大每次任务所搭载的数据量。

Hadoop的核心能力是parition和sort,因而这也是优化的根本。

观察Hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征:

最后得出的结论是:避实就虚,用 job 数的增加,输入量的增加,占用更多存储空间,充分利用空闲 CPU 等各种方法,分解数据倾斜造成的负担。

3.配置角度优化

我们知道了性能低下的根源,同样,我们也可以从Hive的配置解读去优化。Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法,用户可以通过调整配置进行控制, 以下举例介绍部分优化的策略以及优化控制选项。

3.1列裁剪

Hive 在读数据的时候,可以只读取查询中所需要用到的列,而忽略其它列。 例如,若有以下查询:

SELECT a,b FROM q WHERE e<10;

在实施此项查询中,Q 表有 5 列(a,b,c,d,e),Hive 只读取查询逻辑中真实需要 的 3 列 a、b、e,而忽略列 c,d;这样做节省了读取开销,中间表存储开销和数据整合开销。

裁剪所对应的参数项为:hive.optimize.cp=true(默认值为真)

3.2分区裁剪

可以在查询的过程中减少不必要的分区。 例如,若有以下查询:

SELECT * FROM (SELECTT a1,COUNT(1) FROM T GROUP BY a1) subq WHERE subq.prtn=100; #(多余分区)SELECT * FROM T1 JOIN (SELECT * FROM T2) subq ON (T1.a1=subq.a2) WHERE subq.prtn=100;

查询语句若将“subq.prtn=100”条件放入子查询中更为高效,可以减少读入的分区 数目。 Hive 自动执行这种裁剪优化。

分区参数为:hive.optimize.pruner=true(默认值为真)

3.3JOIN操作

在编写带有 join 操作的代码语句时,应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。 因为在 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,载入条目较少的表 可以有效减少 OOM(out of memory)即内存溢出。所以对于同一个 key 来说,对应的 value 值小的放前,大的放后,这便是“小表放前”原则。 若一条语句中有多个 Join,依据 Join 的条件相同与否,有不同的处理方法。

3.3.1JOIN原则

在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则:应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生 OOM 错误的几率。对于一条语句中有多个 Join 的情况,如果 Join 的条件相同,比如查询:

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users

SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p

JOIN user u ON (pv.userid=u.userid)

JOIN newuser x ON (u.userid=x.userid);

如果 Join 的条件不相同,比如:

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users

SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p

JOIN user u ON (pv.userid=u.userid)

JOIN newuser x on (u.age=x.age);

Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的,上述查询和以下查询是等价的:

INSERT OVERWRITE TABLE tmptable

SELECT * FROM page_view p JOIN user u

ON (pv.userid=u.userid);

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users

SELECT x.pageid, x.age FROM tmptable x

JOIN newuser y ON (x.age=y.age);

3.4MAP JOIN操作

Join 操作在 Map 阶段完成,不再需要Reduce,前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。比如查询:

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users

SELECT pv.pageid, u.age

FROM page_view pv

JOIN user u ON (pv.userid=u.userid);

可以在 Map 阶段完成 Join.

相关的参数为:

3.5GROUP BY操作

进行GROUP BY操作时需要注意一下几点:

事实上并不是所有的聚合操作都需要在reduce部分进行,很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合,然后reduce端得出最终结果。

这里需要修改的参数为:

hive.map.aggr=true(用于设定是否在 map 端进行聚合,默认值为真) hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000(用于设定 map 端进行聚合操作的条目数)

此处需要设定 hive.groupby.skewindata,当选项设定为 true 是,生成的查询计划有两 个 MapReduce 任务。在第一个 MapReduce 中,map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中, 每个 reduce 做部分聚合操作,并输出结果。这样处理的结果是,相同的 Group By Key 有可 能分发到不同的 reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MapReduce 任务再根据预处 理的数据结果按照 Group By Key 分布到 reduce 中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 分布到同一个 reduce 中),最后完成最终的聚合操作。

3.6合并小文件

我们知道文件数目小,容易在文件存储端造成瓶颈,给 HDFS 带来压力,影响处理效率。对此,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。

用于设置合并属性的参数有:

4.程序角度优化

4.1熟练使用SQL提高查询

熟练地使用 SQL,能写出高效率的查询语句。

场景:有一张 user 表,为卖家每天收到表,user_id,ds(日期)为 key,属性有主营类目,指标有交易金额,交易笔数。每天要取前10天的总收入,总笔数,和最近一天的主营类目。

?解决方法 1

如下所示:常用方法

INSERT OVERWRITE TABLE t1

SELECT user_id,substr(MAX(CONCAT(ds,cat),9) AS main_cat) FROM users

WHERE ds=20120329 // 20120329 为日期列的值,实际代码中可以用函数表示出当天日期 GROUP BY user_id;

INSERT OVERWRITE TABLE t2

SELECT user_id,sum(qty) AS qty,SUM(amt) AS amt FROM users

WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329

GROUP BY user_id

SELECT t1.user_id,t1.main_cat,t2.qty,t2.amt FROM t1

JOIN t2 ON t1.user_id=t2.user_id

下面给出方法1的思路,实现步骤如下:

第一步:利用分析函数,取每个 user_id 最近一天的主营类目,存入临时表 t1。

第二步:汇总 10 天的总交易金额,交易笔数,存入临时表 t2。

第三步:关联 t1,t2,得到最终的结果。

解决方法 2

如下所示:优化方法

SELECT user_id,substr(MAX(CONCAT(ds,cat)),9) AS main_cat,SUM(qty),SUM(amt) FROM users

WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329

GROUP BY user_id

在工作中我们总结出:方案 2 的开销等于方案 1 的第二步的开销,性能提升,由原有的 25 分钟完成,缩短为 10 分钟以内完成。节省了两个临时表的读写是一个关键原因,这种方式也适用于 Oracle 中的数据查找工作。

SQL 具有普适性,很多 SQL 通用的优化方案在 Hadoop 分布式计算方式中也可以达到效果。

4.2无效ID在关联时的数据倾斜问题

问题:日志中常会出现信息丢失,比如每日约为 20 亿的全网日志,其中的 user_id 为主 键,在日志收集过程中会丢失,出现主键为 null 的情况,如果取其中的 user_id 和 bmw_users 关联,就会碰到数据倾斜的问题。原因是 Hive 中,主键为 null 值的项会被当做相同的 Key 而分配进同一个计算 Map。

解决方法 1:user_id 为空的不参与关联,子查询过滤 null

SELECT * FROM log a

JOIN bmw_users b ON a.user_id IS NOT NULL AND a.user_id=b.user_id

UNION All SELECT * FROM log a WHERE a.user_id IS NULL

解决方法 2 如下所示:函数过滤 null

SELECT * FROM log a LEFT OUTER

JOIN bmw_users b ON

CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN CONCAT(‘dp_hive’,RAND()) ELSE a.user_id END=b.user_id;

调优结果:原先由于数据倾斜导致运行时长超过 1 小时,解决方法 1 运行每日平均时长 25 分钟,解决方法 2 运行的每日平均时长在 20 分钟左右。优化效果很明显。

我们在工作中总结出:解决方法2比解决方法1效果更好,不但IO少了,而且作业数也少了。解决方法1中log读取两次,job 数为2。解决方法2中 job 数是1。这个优化适合无效 id(比如-99、 ‘’,null 等)产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数,就能把倾斜的 数据分到不同的Reduce上,从而解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联,即使分到不同 的 Reduce 上,也不会影响最终的结果。附上 Hadoop 通用关联的实现方法是:关联通过二次排序实现的,关联的列为 partion key,关联的列和表的 tag 组成排序的 group key,根据 pariton key分配Reduce。同一Reduce内根据group key排序。

4.3不同数据类型关联产生的倾斜问题

问题:不同数据类型 id 的关联会产生数据倾斜问题。

一张表 s8 的日志,每个商品一条记录,要和商品表关联。但关联却碰到倾斜的问题。 s8 的日志中有 32 为字符串商品 id,也有数值商品 id,日志中类型是 string 的,但商品中的 数值 id 是 bigint 的。猜想问题的原因是把 s8 的商品 id 转成数值 id 做 hash 来分配 Reduce, 所以字符串 id 的 s8 日志,都到一个 Reduce 上了,解决的方法验证了这个猜测。

解决方法:把数据类型转换成字符串类型

SELECT * FROM s8_log a LEFT OUTERJOIN r_auction_auctions b ON a.auction_id=CASE(b.auction_id AS STRING)

调优结果显示:数据表处理由 1 小时 30 分钟经代码调整后可以在 20 分钟内完成。

4.4利用Hive对UNION ALL优化的特性

多表 union all 会优化成一个 job。

问题:比如推广效果表要和商品表关联,效果表中的 auction_id 列既有 32 为字符串商 品 id,也有数字 id,和商品表关联得到商品的信息。

解决方法:Hive SQL 性能会比较好

SELECT * FROM effect a

JOIN

(SELECT auction_id AS auction_id FROM auctions

UNION All

SELECT auction_string_id AS auction_id FROM auctions) b

ON a.auction_id=b.auction_id

比分别过滤数字 id,字符串 id 然后分别和商品表关联性能要好。

这样写的好处:1 个 MapReduce 作业,商品表只读一次,推广效果表只读取一次。把 这个 SQL 换成 Map/Reduce 代码的话,Map 的时候,把 a 表的记录打上标签 a,商品表记录 每读取一条,打上标签 b,变成两个<key,value>对,<(b,数字 id),value>,<(b,字符串 id),value>。

所以商品表的 HDFS 读取只会是一次。

4.5解决Hive对UNION ALL优化的短板

Hive 对 union all 的优化的特性:对 union all 优化只局限于非嵌套查询。

示例 1:子查询内有 group by

SELECT * FROM

(SELECT * FROM t1 GROUP BY c1,c2,c3 UNION ALL SELECT * FROM t2 GROUP BY c1,c2,c3)t3

GROUP BY c1,c2,c3

从业务逻辑上说,子查询内的 GROUP BY 怎么都看显得多余(功能上的多余,除非有 COUNT(DISTINCT)),如果不是因为 Hive Bug 或者性能上的考量(曾经出现如果不执行子查询 GROUP BY,数据得不到正确的结果的 Hive Bug)。所以这个 Hive 按经验转换成如下所示:

SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2)t3 GROUP BY c1,c2,c3

调优结果:经过测试,并未出现 union all 的 Hive Bug,数据是一致的。MapReduce 的 作业数由 3 减少到 1。

t1 相当于一个目录,t2 相当于一个目录,对 Map/Reduce 程序来说,t1,t2 可以作为 Map/Reduce 作业的 mutli inputs。这可以通过一个 Map/Reduce 来解决这个问题。Hadoop 的 计算框架,不怕数据多,就怕作业数多。

但如果换成是其他计算平台如 Oracle,那就不一定了,因为把大的输入拆成两个输入, 分别排序汇总后 merge(假如两个子排序是并行的话),是有可能性能更优的(比如希尔排 序比冒泡排序的性能更优)。

SELECT * FROM

(SELECT * FROM t1

UNION ALL SELECT c1,c2,c3 COUNT(DISTINCT c4) FROM t2 GROUP BY c1,c2,c3) t3

GROUP BY c1,c2,c3;

由于子查询里头有 COUNT(DISTINCT)操作,直接去 GROUP BY 将达不到业务目标。这时采用 临时表消灭 COUNT(DISTINCT)作业不但能解决倾斜问题,还能有效减少 jobs。

INSERT t4 SELECT c1,c2,c3,c4 FROM t2 GROUP BY c1,c2,c3;

SELECT c1,c2,c3,SUM(income),SUM(uv) FROM

(SELECT c1,c2,c3,income,0 AS uv FROM t1

UNION ALL

SELECT c1,c2,c3,0 AS income,1 AS uv FROM t2) t3

GROUP BY c1,c2,c3;

job 数是 2,减少一半,而且两次 Map/Reduce 比 COUNT(DISTINCT)效率更高。

调优结果:千万级别的类目表,member 表,与 10 亿级得商品表关联。原先 1963s 的任务经过调整,1152s 即完成。

SELECT * FROM

(SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t4 UNION ALL SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id=t3.id) x

GROUP BY c1,c2;

上面代码运行会有 5 个 jobs。加入先 JOIN 生存临时表的话 t5,然后 UNION ALL,会变成 2 个 jobs。

INSERT OVERWRITE TABLE t5

SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id=t3.id;

SELECT * FROM (t1 UNION ALL t4 UNION ALL t5);

调优结果显示:针对千万级别的广告位表,由原先 5 个 Job 共 15 分钟,分解为 2 个 job 一个 8-10 分钟,一个3分钟。

4.6GROUP BY替代COUNT(DISTINCT)达到优化效果

计算 uv 的时候,经常会用到 COUNT(DISTINCT),但在数据比较倾斜的时候 COUNT(DISTINCT)?会比较慢。这时可以尝试用 GROUP BY 改写代码计算 uv。

INSERT OVERWRITE TABLE s_dw_tanx_adzone_uv PARTITION (ds=20120329)SELECT 20120329 AS thedate,adzoneid,COUNT(DISTINCT acookie) AS uv FROM s_ods_log_tanx_pv t WHERE t.ds=20120329 GROUP BY adzoneid

关于COUNT(DISTINCT)的数据倾斜问题不能一概而论,要依情况而定,下面是我测试的一组数据:

测试数据:169857条

#统计每日IP

CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM logdfs WHERE logdate=’2014_12_29′;

耗时:24.805 seconds

#统计每日IP(改造)

CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(1) AS IP FROM (SELECT DISTINCT ip from logdfs WHERE logdate=’2014_12_29′) tmp;

耗时:46.833 seconds

测试结果表名:明显改造后的语句比之前耗时,这是因为改造后的语句有2个SELECT,多了一个job,这样在数据量小的时候,数据不会存在倾斜问题。

5.优化总结

优化时,把hive sql当做mapreduce程序来读,会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力,tips是hive优化的根本。这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结。

优化时把握整体,单个作业最优不如整体最优。

6.优化的常用手段

主要由三个属性来决定:

6.1参数设置的影响

如果reduce太少:如果数据量很大,会导致这个reduce异常的慢,从而导致这个任务不能结束,也有可能会OOM 2、如果reduce太多:? 产生的小文件太多,合并起来代价太高,namenode的内存占用也会增大。如果我们不指定mapred.reduce.tasks, hive会自动计算需要多少个reducer。


文章来源:https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/81295280

Hive性能优化(全面)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/wangfengxia/p/9626905.html

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