Hive整体优化策略
一 整体架构优化
现在hive的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持Map/Reduce，并且还支持Tez、Spark等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。
整体架构优化点：
1 根据不同业务需求进行日期分区，并执行类型动态分区。
相关参数设置：
0.14中默认hive.exec.dynamic.partition=ture
2 为了减少磁盘存储空间以及I/O次数，对数据进行压缩
相关参数设置：
job输出文件按照BLOCK以Gzip方式进行压缩。
mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
map输出结果也以Gzip进行压缩。
mapreduce.map.output.compress=true
mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
对hive输出结果和中间结果进行压缩。
hive.exec.compress.output=true
hive.exec.compress.intermediate=true
3 hive中间表以SequenceFile保存，可以节约序列化和反序列化的时间
相关参数设置：
hive.query.result.fileformat=SequenceFile
4 yarn优化，在此不再展开，后面专门介绍。
二 MR阶段优化
hive操作符有：
执行流程为：
reduce切割算法：
相关参数设置，默认为：
hive.exec.reducers.max=999
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G
reduce task num=min{reducers.max,input.size/bytes.per.reducer}，可以根据实际需求来调整reduce的个数。
三 JOB优化
1 本地执行
默认关闭了本地执行模式，小数据可以使用本地执行模式，加快执行速度。
相关参数设置：
hive.exec.mode.local.auto=true
默认本地执行的条件是，hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=128MB， hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4，reduce task最多1个。
性能测试：
| 数据量（万） | 操作 | 正常执行时间（秒) | 本地执行时间（秒） |
|---|---|---|---|
| 170 | group by | 36 | 16 |
| 80 | count | 34 | 6 |
2 mapjoin
默认mapjoin是打开的，
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10MB
装载到内存的表必须是通过scan的表（不包括group by等操作），如果join的两个表都满足上面的条件，/*mapjoin*/指定表格不起作用，只会装载小表到内存，否则就会选那个满足条件的scan表。
四 SQL优化
整体的优化策略如下：
- 去除查询中不需要的column
- Where条件判断等在TableScan阶段就进行过滤
- 利用Partition信息，只读取符合条件的Partition
- Map端join，以大表作驱动，小表载入所有mapper内存中
- 调整Join顺序，确保以大表作为驱动表
- 对于数据分布不均衡的表Group by时，为避免数据集中到少数的reducer上，分成两个map-reduce阶段。第一个阶段先用Distinct列进行shuffle，然后在reduce端部分聚合，减小数据规模，第二个map-reduce阶段再按group-by列聚合。
- 在map端用hash进行部分聚合，减小reduce端数据处理规模。
五 平台优化
1hive on tez
2 spark SQL大趋势
总结
上面主要介绍一些优化思想，有些优化点没有详细展开，后面分别介绍yarn的优化细节、SQL详细的优化实例以及我们在Tez、spark等框架优化结果。最后用一句话共勉：边coding，边优化，优化无止境。
