Hive性能优化

  无意间在部门的svn看到以前老员工的Hive优化文档，看看了，写的挺详细的，结合hadoop In action(陆) 一书的内容在这里做个汇总

1,列裁剪

   在读数据的时候，只读取查询中需要用到的列，而忽略其他列。例如，对于查询：

SELECT a,b FROM T WHERE e < 10;

  其中，T 包含 5 个列 (a,b,c,d,e)，列 c，d 将会被忽略，只会读取a, b, e 列

  这个选项默认为真： hive.optimize.cp = true

2，分区裁剪

   在查询的过程中减少不必要的分区。例如，对于下列查询：

 

select  *
from 
( select c1, count(1)
   fromT 
   group by c1
) subq
where subq.prtn = 100;

select  *
from T1 
join
( select * 
   from T2
) subq 
on   T1.c1=subq.c2
where subq.prtn = 100;

    会在子查询中就考虑 subq.prtn = 100 条件，从而减少读入的分区数目。

    此选项默认为真：hive.optimize.pruner=true

3,Join 操作

  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。

下面是从网上看到的，做一下备注，源地址http://www.cnblogs.com/end/archive/2013/01/15/2861448.html

长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:

1.不怕数据多，就怕数据倾斜。

2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。

3.对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。

4.对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。

 

优化可以从几个方面着手：

1. 好的模型设计事半功倍。

2. 解决数据倾斜问题。

3. 减少job数。

4. 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。

5. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。 Etl开发人员更了解业务，更了解数据，所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确，更有效。

6. 对count(distinct)采取漠视的方法，尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题，不抱侥幸心理。自己动手，丰衣足食。

7. 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如我们的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的影响。

8. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

 

问题1：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。

方法：解决数据倾斜问题

解决方法1.

User_id为空的不参与关联，例如：

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 ：

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;

 

总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。1方法log读取两次，jobs是2。2方法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,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，也不影响最终的结果。附上hadoop通用关联的实现方法（关联通过二次排序实现的，关联的列为parition key,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序）。

问题2：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的日志中有字符串商品id,也有数字的商品id,类型是string的，但商品中的数字id是bigint的。猜测问题的原因是把s8的商品id转成数字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。

方法：把数字类型转换成字符串类型

select *
  from 
  ( Select  * 
  from s8_log a
  Left outer join 
  r_auction_auctions b
  On a.auction_id = cast(b.auction_id as string);
6 ) a;

问题3：利用hive 对UNION ALL的优化的特性

hive对union all优化只局限于非嵌套查询。

比如以下的例子：

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

select * from
( select * from t1
  Union all
  Select * from t2
) t3
Group by c1,c2,c3;

经过测试，并未出现union all的hive bug,数据是一致的。mr的作业数有3减少到1。

t1相当于一个目录，t2相当于一个目录，那么对map reduce程序来说，t1,t2可以做为map reduce 作业的mutli inputs。那么，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）。

问题4：比如推广效果表要和商品表关联，效果表中的auction id列既有商品id,也有数字id,和商品表关联得到商品的信息。那么以下的hive sql性能会比较好

Select * from effect a
Join 
( select 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MR作业,商品表只读取一次，推广效果表只读取一次。把这个sql换成MR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>，<b,字符串id>。所以商品表的hdfs读只会是一次。

问题5：先join生成临时表，在union all还是写嵌套查询，这是个问题。比如以下例子：

Select *
From
(  select *
    From t1
    Uion all
    select *
    From t4
    Union all
    Select *
    From t2
    Join t3
    On t2.id = t3.id
) x
Group by c1,c2;

这个会有4个jobs。假如先join生成临时表的话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) ;

hive在union all优化上可以做得更智能（把子查询当做临时表），这样可以减少开发人员的负担。出现这个问题的原因应该是union all目前的优化只局限于非嵌套查询。如果写MR程序这一点也不是问题，就是multi inputs。

问题6：使用map join解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。云瑞和玉玑提供了非常给力的解决方案。以下例子：

Select * from log a
Left outer join members b
On a.memberid = b.memberid;

Members有600w+的记录，把members分发到所有的map上也是个不小的开销，而且map join不支持这么大的小表。如果用普通的join，又会碰到数据倾斜的问题。

解决方法：

Select /*+mapjoin(x)*/* 
from log a
Left outer join 
( select  /*+mapjoin(c)*/d.*
   From
   ( select  distinct memberid 
     from log 
   ) c
   Join 
    members d
   On c.memberid = d.memberid
) x
On a.memberid = b.memberid;

先根据log取所有的memberid，然后mapjoin 关联members取今天有日志的members的信息，然后在和log做mapjoin。

假如，log里memberid有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。

问题7：HIVE下通用的数据倾斜解决方法,double被关联的相对较小的表，这个方法在mr的程序里常用。还是刚才的那个问题：

Select * 
from log a
Left outer join 
(  select  /*+mapjoin(e)*/memberid, number
    From members d
    Join num e
) b
On a.memberid=  b.memberid And mod(a.pvtime,30)+1=b.number;

Num表只有一列number，有30行，是1,30的自然数序列。就是把member表膨胀成30份，然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去，这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。就目前测试来看，使用mapjoin的方案性能稍好。后面的方案适合在map join无法解决问题的情况下。

 

长远设想，把如下的优化方案做成通用的hive优化方法

1. 采样log表，哪些memberid比较倾斜，得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说，所有的数据过来，他都是不知道数据分布情况的，所以采样是并不可少的。Stage1

2. 数据的分布符合社会学统计规则，贫富不均。倾斜的key不会太多，就像一个社会的富人不多，奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和members做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。Stage2

3.    map读入members和log，假如记录来自log,则检查memberid是否在tmp2里，如果是，输出到本地文件a,否则生成<memberid,value>的key,value对，假如记录来自member,生成<memberid,value>的key,value对，进入reduce阶段。Stage3.

4. 最终把a文件，把Stage3 reduce阶段输出的文件合并起写到hdfs。

这个方法在hadoop里应该是能实现的。Stage2是一个map过程，可以和stage3的map过程可以合并成一个map过程。

这个方案目标就是：倾斜的数据用mapjoin,不倾斜的数据用普通的join，最终合并得到完整的结果。用hive sql写的话，sql会变得很多段，而且log表会有多次读。倾斜的key始终是很少的，这个在绝大部分的业务背景下适用。那是否可以作为hive针对数据倾斜join时候的通用算法呢？

 

问题8：多粒度(平级的)uv的计算优化，比如要计算店铺的uv。还有要计算页面的uv,pvip.

方案1:

Select shopid,count(distinct uid)
From log 
group by shopid;
Select pageid, count(distinct uid)
From log 
group by pageid;

由于存在数据倾斜问题，这个结果的运行时间是非常长的。

方案二：

From log
Insert overwrite table t1 (type=’1’)
Select shopid
Group by shopid ,acookie
Insert overwrite table t1 (type=’2’)
Group by pageid,acookie;

--店铺uv:

Select shopid,sum(1)
From t1
Where type =’1’
Group by shopid ;

--页面uv:

Select pageid,sum(1)
From t1
Where type =’1’
Group by pageid ;

这里使用了multi insert的方法，有效减少了hdfs读，但multi insert会增加hdfs写，多一次额外的map阶段的hdfs写。使用这个方法，可以顺利的产出结果。

方案三：

Insert into t1
Select type,type_name,’’ as uid
From 
(  Select ‘page’ as type,Pageid as type_name,Uid
   From log
   Union all
   Select ‘shop’ as type,Shopid as type_name,Uid
   From log 
) y
Group by type,type_name,uid;

Insert into t2
Select type,type_name,sum(1)
From t1
Group by type,type_name;
From t2
Insert into t3
Select type,type_name,uv
Where type=’page’
Select type,type_name,uv
Where type=’shop’ ;

最终得到两个结果表t3,页面uv表，t4,店铺结果表。从io上来说，log一次读。但比方案2少次hdfs写（multi insert有时会增加额外的map阶段hdfs写）。作业数减少1个到3，有reduce的作业数由4减少到2，第三步是一个小表的map过程，分下表，计算资源消耗少。但方案2每个都是大规模的去重汇总计算。

这个优化的主要思路是，map reduce作业初始化话的时间是比较长，既然起来了，让他多干点活，顺便把页面按uid去重的活也干了，省下log的一次读和作业的初始化时间，省下网络shuffle的io，但增加了本地磁盘读写。效率提升较多。

这个方案适合平级的不需要逐级向上汇总的多粒度uv计算，粒度越多，节省资源越多，比较通用。

 

问题9：多粒度，逐层向上汇总的uv结算。比如4个维度，a,b,c,d，分别计算a,b,c,d,uv；

a,b,c,uv;a,b,uv;a;uv,total uv4个结果表。这可以用问题8的方案二，这里由于uv场景的特殊性，多粒度，逐层向上汇总，就可以使用一次排序，所有uv计算受益的计算方法。

案例：目前mm_log日志一天有25亿+的pv数，要从mm日志中计算uv，与ipuv,一共计算

三个粒度的结果表

（memberid,siteid,adzoneid,province,uv,ipuv）  R_TABLE_4

（memberid,siteid,adzoneid,uv,ipuv） R_TABLE_3

(memberid,siteid,uv,ipuv) R_TABLE_2

第一步：按memberid,siteid,adzoneid,province,使用group去重,产生临时表，对cookie,ip

打上标签放一起，一起去重，临时表叫T_4;

Select memberid,siteid,adzoneid,province,type,user
From
(  Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘a’ type ,cookie as user 
   from mm_log
   where ds=20101205
   Union all
   Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘i’ type ,ip as user 
   from mm_log
   where ds=20101205
)  x 
group by memberid,siteid,adzoneid,province,type,user ;

 

第二步：排名,产生表T_4_NUM.Hadoop最强大和核心能力就是parition 和 sort.按type，acookie分组，

Type，acookie，memberid,siteid,adzoneid,province排名。

Select * ,row_number(type,user,memberid,siteid,adzoneid ) as adzone_num , row_number(type,user,memberid,siteid ) as site_num
      ,row_number(type,user,memberid ) as member_num
      ,row_number(type,user ) as total_num
from 
(  select  * 
   from T_4 
   distribute by type,user sort by type,user, memberid,siteid,adzoneid
) x;

 

这样就可以得到不同层次粒度上user的排名，相同的user id在不同的粒度层次上，排名等于1的记录只有1条。取排名等于1的做sum，效果相当于Group by user去重后做sum操作。

第三步：不同粒度uv统计，先从最细粒度的开始统计，产生结果表R_TABLE_4,这时，结果集只有10w的级别。

如统计memberid,siteid,adzoneid,provinceid粒度的uv使用的方法就是

Select memberid,siteid,adzoneid, provinceid,

sum(case when  type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as province_uv ,

sum(case when  type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as province_ip ,

sum(case when adzone_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_uv ,

sum(case when adzone_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_ip ,

sum(case when site_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as site_uv ,

sum(case when site_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as site_ip ,

sum(case when member_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as member_uv ,

sum(case when member_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as member_ip ,

sum(case when total_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as total_uv ,

sum(case when total_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as total_ip ,

from T_4_NUM

group by memberid,siteid,adzoneid, provinceid ;

广告位粒度的uv的话，从R_TABLE_4统计，这是源表做10w级别的统计

Select memberid,siteid,adzoneid,sum(adzone_uv),sum(adzone_ip)

From R_TABLE_4

Group by memberid,siteid,adzoneid；

memberid,siteid的uv计算 ，

memberid的uv计算,

total uv 的计算也都从R_TABLE_4汇总。