hive优化原则

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使用过hive一段时间，发现楼主讲的非常正确。

基本原则：

1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段

select... from A

joinB

on A.key= B.key

whereA.userid>10

     andB.userid<10

       and A.dt='20120417'

       and B.dt='20120417';

应该改写为：

select.... from (select .... from A

                  wheredt='201200417'

                                  and userid>10

                             ) a

join (select .... from B

       wheredt='201200417'

                    and userid <10   

     )b

on a.key= b.key;

2：尽量原子化操作，尽量避免一个SQL包含复杂逻辑

可以使用中间表来完成复杂的逻辑

droptable if exists tmp_table_1;

createtable if not exists tmp_table_1 as

select......;

 

droptable if exists tmp_table_2;

createtable if not exists tmp_table_2 as

select......;

 

droptable if exists result_table;

createtable if not exists result_table as

select......;

 

droptable if exists tmp_table_1;

droptable if exists tmp_table_2;

 

 

3：单个SQL所起的JOB个数尽量控制在5个以下

 

4：慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行，大小小于1M(扩容后可以适当放大)的表才能使用,小表要注意放在join的左边（目前TCL里面很多都小表放在join的右边）。

否则会引起磁盘和内存的大量消耗

 

5：写SQL要先了解数据本身的特点，如果有join ,group操作的话，要注意是否会有数据倾斜

如果出现数据倾斜，应当做如下处理：

sethive.exec.reducers.max=200;

setmapred.reduce.tasks= 200;---增大Reduce个数

sethive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;--这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置

sethive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true

sethive.skewjoin.key=100000;--这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置

sethive.optimize.skewjoin=true;--如果是join 过程出现倾斜应该设置为true

 

6：如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insertinto 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%

insertoverwite table tablename partition (dt= ....)

select..... from (

                   select... from A

                   unionall

                   select... from B

                  union all

                   select... from C

                              ) R

where...;

 

可以改写为：

insertinto table tablename partition (dt= ....)

select.... from A

WHERE...;

 

insertinto table tablename partition (dt= ....)

select.... from B

WHERE...;

 

insertinto table tablename partition (dt= ....)

select.... from C

WHERE...;