Hive SQL执行原理和优化技巧笔记

缺乏、安全感 2022-04-04 11:22 470阅读 0赞

# 导语 #

时间飞梭而过，眼看这2018新年伊始，转眼间128大促已经落下帷幕，回顾过去的两周，协助大促监控和业务分析捞数竟然暂用了我大量的工作时间，期间不断的在用Hive SQL进行捞数分析，本着对工作认真负责的态度，对使用的语言做到知其然而知其所以然，最近好好的研究了一把Hive SQL的执行原理，以便写出性能更好的Hive SQL语句。

# 什么是Hive SQL？ #

地球人都知道，我就不说了，直接跳过。。。

# Hive SQL就是今天的主题，以下主要分为两部分来阐述： #

*  Hive SQL执行原理
 *  Hive SQL优化技巧

## 1. 针对Hive SQL的执行原理主要可以分为三部分 ##

HIve SQL执行一般会经几个步骤：  
![Hive SQL执行步骤][Hive SQL]

### 1.1 普通select语句的执行原理 ###

背景：先来一个普通的Hive SQL的select语句，假设有个orders的订单明细表，我们希望获得iphone7的销售明细，那么Hive SQL只要一个简单的查询语句：

select * from orders where cate_name='iphone7';

其执行流程如下所示

1.1.1 输入分片  
根据输入数据的大小进行分片  
1.1.2 Map阶段  
Map任务的个数有输入的分片结算的个数决定；在Map阶段对分片文件中的每行进行检查过滤，并按指定的列保存到bending文件。

1.1.3 Shuffle&Reduce阶段  
由于此Hive SQL是一个简单的过滤语句，不需要启动Shuffle&Reduce阶段，所以直接跳过

1.1.4 输出文件  
Hadoop直接合并Map任务的输出文件到输出目录。像以上这个例子，只需要简单的合并并输出的最终目录即可。

![普通Hive SQL select执行原理][Hive SQL select]  
\[注：截图来自书籍《离线和实时大数据开发实战》\]  
1.2 group by语句的执行原理

背景：如果需要继续统计每个城市的iphone7销售数目，就必须使用group by，Hive SQL可以如下所示：

select city, count(1) city_cnt from orders where cate_name='iphone7' 
    group by city;

![Hive SQL group by执行原理][Hive SQL group by]  
\[注：截图来自书籍《离线和实时大数据开发实战》\]

Hive SQL group by的执行过程，相对于普通的select SQL操作，中间插入了几个环节：

1.2.1 Combine阶段  
将Map阶段的输出文件进行一定程度的合并。

1.2.2 Shuffle阶段  
Map任务的输出必须进过一个名叫Shuffle的阶段才能交给Reduce任务去处理。Shuffle过程是MapReduce的核心。包含了分区、排序、分隔、复制和合并等过程，而一般分区的算法主要使用hash的来完成。这里值得一提的是Shuffle包含了Map端的Shuffle和Reduce端的shuffle，接下来这个概念我们在优化的时候会用到。

1.2.3 Reduce阶段  
对于group by句，这里需要调用reduce函数逻辑将数据按照group by的字段进行汇总，并保留文件到bending中。

1.3 join语句的执行原理

背景：假设还有一个是购买用户信息表，我们希望了解购买iphone7的年龄情况，那么我们就得用到join表，具体Hive SQL大概如下所示：

select t1.*, t2.*
    (
    select * from orders where cate_name='iphone7'
    ) t1
    join 
    (
    select * from buyer where 1=1
    ) t2
    on t1.buyer_id=t2.buyer_id

1.3.1 Hive SQL join的执行过程其实可以分解为3个MapReduce

*  获得t1的MapReduce
 *  获得t2的MapReduce
 *  获得最终结果的MapReduce

1.3.2 获得最终结果的MapReduce  
最终的一次MapReduce是在t1&t2的基础上而来，根据关联的buyer\_id进行Shuffle和Reduce操作，从而完成整个join的操作。此过程和group by类似，这里就不展开了。详细执行可以查看下图：

![Hive SQL join执行原理][Hive SQL join]  
\[注：截图来自书籍《离线和实时大数据开发实战》\]

## 2. 数据倾斜 ##

不过在说具体调优方法之前，我们先来看Hive SQL中调优的一个挑战：数据倾斜。什么是数据倾斜呢？所谓数据倾斜简单的理解就是在Hive SQL执行过程中的任何一个分片动作是如果数据分布式不均的情况。如果数据分布不均，那MapReduce分片并发处理的优势就无法体现，数据严重倾斜的分片就成为整个Hive SQL执行过程当中的关键路径；关键路径的性能低下就代表了整个Hive SQL执行效率的低下。所以基本上而已优化Hive SQL的思路就是在理解Hive SQL原理的情况下，尽量的避开数据倾斜从而提高并发，加快计算效率。

## 3. 具体优化方式 ##

看过了执行原理之后，我们就可以对症下药说下如何调优了。而所谓的优化方法大致的可以分为几类：

*  关联（join）无关的优化
 *  关联（join）相关的优化

### 3.1 关联（join）无关的优化 ###

*  group by的优化

背景：还是说回之前的订单明细表orders，假设我们需要通过供应商id进行group by来统计订单量。那这里就面临了一个问题，有的大供应商可能一天可以卖几百万单（夸张点哈哈哈），有些可能就可怜巴巴的就一两个订单，也就是说按照供应商id，势必会造成“数据倾斜”，那么整个Hive SQL的执行时间就有大供应商的执行时间所决定。  
办法：针对这种case，比较好进行优化，只需要设置如下参数便可：

set hive.map.aggr=true
    set hive.groupby.skewindata=true

*  count distinct的优化  
    背景：如果我要从订单明细表中统计有过少个供应商，那一般简单直接的办法是如下Hive SQL：
    
    select count(distinct vendor\_id) from orders

这个SQL由于distinct需要去重，在Map阶段之后会把说有分片数据分布到一个Reduce上面，这样如果数据量一多很容易造成问题，经过改良的办法应该如下所示，利用group by去重，再统计group by的行数：

select count(*) from
    (
    select vendor_id from orders group by vendor_id
    ) t

### 关联（join）相关的优化 ###

#### 大小表关联查询优化 ####

背景：继续上面的例子，假设每个供应商都有销售平台，比方说vip主站，MP，京东店铺等等，我们想要统计每个平台的订单数（假设有个表用来记录供应商对应的销售平台vendors），一般简单直接的SQL如下所示：

select b.platform, count(order_id) as order_cnt
    from
    (
    select order_id, vendor_id from orders
    ) a
    left outer join
    (
    select vendor_id, platform from vendors
    ) b
    on a.verdor_id=b.verdor_id
    group by b.platform

以上SQL按照vip销售的占比不同，极有可能造成数据倾斜。此种情况，如果在供应商数量不会太大的情况下，可以采用mapjoin语法进行优化，具体SQL如下所示：

select  /\*+mapjoin(b)\*/ 
    b.platform, count(order_id) as order_cnt
    from
    (
    select order_id, vendor_id from orders
    ) a
    left outer join
    (
    select vendor_id, platform from vendors
    ) b
    on a.verdor_id=b.verdor_id
    group by b.platform

上面的情况就是典型的大表关小表，orders明细是大表，而供应商信息表是典型的小表。此种方法加上mapjoin(b)，是调整了执行过程，让Hive SQL在Map阶段进行job，而不是像上面所说在Reduce阶段才进行join列的操作。极端情况下，Hive能够将小表的数据copy到各个分片，直接进行lookup，速度更快。这样，在后期的Shufle&Reduce阶段就可以大大较少shuffle带来的IO网络开销，只是做一些简单的Redule，大大提高性能。

#### 大大表关联查询优化 ####

背景：还是同样orders，vendors表，我们现在要统计每个用户在各种平台的订单数，一般正常的sql应该如下：

select 
    a.user_id, 
    sum(1) as order_cnt
    sum(case when b.platform='vip' then 1 end) as vip_order_cnt,
    sum(case when b.platform='jingdong' then 1 end) as jingdong_order_cnt,
    sum(case when b.platform='marketplace' then 1 end) as marketplace_order_cnt
    from
    (
    select user_id, order_id, vendor_id from orders
    ) a
    left outer join
    (
    select vendor_id, platform from vendors
    ) b
    on a.verdor_id=b.verdor_id
    group by user_id

同样的道理，大的供应商会造成数据倾斜；而假设现在的情况还复杂一点，供应商的数据表也有上千万的数据，那么数据都有可能超过了几个G，就无法沿用上面大表join小表的通过mapjoin的方式进行优化，那该这么办呢？没事接着往下走

#### 转化为大小表关联查询 ####

一个正常优化的思路是，由于b表无法通过mapjoin优化，那我们就将b表优化成能够使用mapjoin的方式。优化的办法自然就是通过是用减少数据行或者数据列的方式实现。

*  减少数据行的方式：

比方说我们可以通过orders表中是否最近成过单的方式来过滤数据，SQL如下：

select  /*+mapjoin(b)*/ 
        a.user_id, 
        sum(1) as order_cnt
        sum(case when b.platform='vip' then 1 end) as vip_order_cnt,
        sum(case when b.platform='jingdong' then 1 end) as jingdong_order_cnt,
        sum(case when b.platform='marketplace' then 1 end) as marketplace_order_cnt
        from
        (
        select user_id, order_id, vendor_id from orders
        ) a
        left outer join
        (
        select vendor_id, platform from vendors b0
        join
        (select verndor_id from verdors group by vendor_id) a0
        on b0.vendor_id=a0.vendor_id
        ) b
        on a.verdor_id=b.verdor_id
        group by user_id

需要注意的是，以上方法能否奏效可能更数据分布有关，如果大大小小的供应商都成过单了，过滤效果就不好，这时我们就得通过另外一种通用方式了，各位客官，请接着看。。。

#### 削峰数据倾斜，放大维度再取模关联 ####

*  通用方案

我们接着优化，如上文中提到，所谓的Hive SQL优化归根结底就是要消灭数据倾斜，这里提供了一种思路，如果我们针对数据倾斜的数据我们通过取模的方式将其数据平分到10,100，或者1000个分片中，那不就是相当于削峰操作了，那就消灭了数据不均的问题了。Hive SQL大致应该如下：

select 
    a.user_id, 
    sum(1) as order_cnt
    sum(case when b.platform='vip' then 1 end) as vip_order_cnt,
    sum(case when b.platform='jingdong' then 1 end) as jingdong_order_cnt,
    sum(case when b.platform='marketplace' then 1 end) as marketplace_order_cnt
    from
    (
    select user_id, order_id, vendor_id from orders
    ) a
    left outer join
    (
    select /*+mapjoin(n0)*/ 
    b0.vendor_id, b0.platform, n0.number from vendors b0
    join tmp_numbers n0
    ) b
    on a.verdor_id=b.verdor_id
    and mod(a.order_id)=b.number
    group by user_id

说明一下，这个tmp\_numbers的表是一个临时表，只有10行记录，一个列number，对应的值依次为1,2,3,4…10.

*  继续微调优化  
    上面的通用方式已经接近完美的将数据倾斜给削平了，但你想想那些小供应商订单量的数据也被平分为10，100或者1000个了，其实没必要。这里如果有有个供应商订单量近似的统计表，那我们就可以分开处理，通过case when等方式判断只有大供应商的数据才进行削峰操作，其它的保持不变，那性能就进一步提升了，由于实现思路已经明了，这里就不展开了。

#### 动态一分为二 ####

和上面的微调优化方式有异曲同工之妙的优化方式，我们打供应商和小供应商区别对待，用完整的两种方式来处理，而最终将结果union all起来就是，大致Hive SQL如下：

select 
        user_id, 
        sum(1) as order_cnt
        sum(case when platform='vip' then 1 end) as vip_order_cnt,
        sum(case when platform='jingdong' then 1 end) as jingdong_order_cnt,
        sum(case when platform='marketplace' then 1 end) as marketplace_order_cnt
        from
        (
        select a.user_id, a.order_id, a.vendor_id, b.platform
        (
        select user_id, order_id, vendor_id from orders
        ) a
        left outer join
        (
        select vendor_id, platform from vendors v0
        left outer join 
        tmp_vendor_gt_1w w0
        on v0.vendor_id=w0.vendor_id
        where w0.vendor_id is null
        ) b
        on a.verdor_id=b.verdor_id
    
    union all
    
    select /*+mapjoin(b)*/ 
    a.user_id, a.order_id, a.vendor_id, b.platform
    (
    select user_id, order_id, vendor_id from orders
    ) a
    left outer join
    (
    select vendor_id, platform from vendors v0
    join 
    tmp_vendor_gt_1w w0
    on v0.vendor_id=w0.vendor_id
    ) b
    on a.verdor_id=b.verdor_id
    
    )
    group by user_id

*  说明一下，假设我们将超过1w单的供应商统计出来并保存在一个中间表tmp\_vendor\_gt\_1w。这里一分为二，如果不在中间1w表的可以直接join表生成；如果在1w表的会造成数据倾斜的用mapjoin加速性能，这样就达到了优化的效果了。

结语，Hive SQL的优化就是发现数据倾斜，然后通过各种方式避免数据倾斜，高效的利用Hadoon的MapReduce并发特性，提高性能。

参考文章及书记如下：

*  [https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6706415.html][https_www.cnblogs.com_liuwei6_p_6706415.html]
 *  [https://www.2cto.com/net/201701/585250.html][https_www.2cto.com_net_201701_585250.html]
 *  [https://blog.csdn.net/u010738184/article/details/70893161][https_blog.csdn.net_u010738184_article_details_70893161]
 *  《离线和实时大数据开发实战》- 机械工业出版社

作者：蔡恒旋

[Hive SQL]: /images/20220404/3133bba55e54434e83be8b8455c53eb0.png
[Hive SQL select]: /images/20220404/11d13325d8b24b82a33eb551ecf397f6.png
[Hive SQL group by]: /images/20220404/46285f0fa8de4ae4b9dea7e0ab97e451.png
[Hive SQL join]: /images/20220404/16a633fdf86a4583bf7deb719a2f6475.png
[https_www.cnblogs.com_liuwei6_p_6706415.html]: https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6706415.html
[https_www.2cto.com_net_201701_585250.html]: https://www.2cto.com/net/201701/585250.html
[https_blog.csdn.net_u010738184_article_details_70893161]: https://blog.csdn.net/u010738184/article/details/70893161