大数据之Hive 企业级调优完整使用（第十章）

痛定思痛。 2022-08-28 11:52 195阅读 0赞

### Hive 企业级调优 完整使用 ###

*  一、执行计划（Explain）
 *   *  1）基本语法
     *  2）案例实操
     *   *  （1）查看下面这条语句的执行计划
         *  （2）查看详细执行计划
 *  二、Fetch 抓取
 *   *  1）案例实操
 *  三、本地模式
 *   *  1）案例实操
     *   *  （1）关闭本地模式（默认是关闭的），并执行查询语句
         *  （2）开启本地模式，并执行查询语句
 *  四、表的优化
 *   *  1）小表大表 Join（MapJOIN）
     *  2）案例实操
     *   *  1）需求介绍
         *  2）开启 MapJoin 参数设置
         *  3）MapJoin 工作机制
         *  4） 建大表、小表和 JOIN 后表的语句
         *  5）分别向大表和小表中导入数据
         *  6) 小表 JOIN 大表语句
         *  7）大表 JOIN 小表语句
     *  2) 大表 Join 大表
     *   *  1）空 KEY 过滤
         *  2) 案例实操
         *   *  （1）配置历史服务器
             *  （2）创建原始数据空 id 表
             *  （3）分别加载原始数据和空 id 数据到对应表中
             *  （4）测试不过滤空 id
             *  （5）测试过滤空 id
     *  2）空 key 转换
     *   *  1) 案例实操：
         *   *  （1）设置 5 个 reduce 个数
             *  （2）JOIN 两张表
     *  3）SMB(Sort Merge Bucket join)
     *   *  （1）创建第二张大表
         *  （2）创建分通表 1,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数
         *  （3）创建分通表 2,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数
         *  （4）设置参数
         *  （5）测试
 *  五、Group By
 *   *  1）开启 Map 端聚合参数设置
     *   *  （1）是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
     *  （2）在 Map 端进行聚合操作的条目数目
     *  （3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false）
 *  六 Count(Distinct) 去重统计
 *   *  1）案例实操
     *   *  （1）创建一张大表
         *  （2）加载数据
         *  （3）设置 5 个 reduce 个数
         *  （4）执行去重 id 查询
         *  （5）采用 GROUP by 去重 id
 *  七、笛卡尔积
 *  八、行列过滤
 *  九、行列过滤
 *   *  1）案例实操
     *  1）测试先关联两张表，再用 where 条件过滤
     *  2）通过子查询后，再关联表
 *  十 、合理设置 Map 及 Reduce 数
 *   *  1）复杂文件增加 Map 数
     *   *  1、案例实操（执行查询）
         *  2）设置最大切片值为 100 个字节
     *  2) 小文件进行合并
     *  3) 合理设置 Reduce 数
     *   *  1）调整 reduce 个数方法一
         *  2）调整 reduce 个数方法二
         *  3）reduce 个数并不是越多越好
 *  十一、并行执行
 *  十二、严格模式
 *   *  1）分区表不使用分区过滤
     *  2）使用 order by 没有 limit 过滤
     *  3）笛卡尔积

# 一、执行计划（Explain） #

## 1）基本语法 ##

EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query

## 2）案例实操 ##

### （1）查看下面这条语句的执行计划 ###

> 没有生成 MR 任务的

hive (default)> explain select * from emp;
    
    Explain
    STAGE DEPENDENCIES:
     Stage-0 is a root stage
    STAGE PLANS:
     Stage: Stage-0
     Fetch Operator
     limit: -1
     Processor Tree:
     TableScan
     alias: emp
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     Select Operator
     expressions: empno (type: int), ename (type: string), job 
    (type: string), mgr (type: int), hiredate (type: string), sal (type: 
    double), comm (type: double), deptno (type: int)
     outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, 
    _col6, _col7
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     ListSink

> 有生成 MR 任务的

hive (default)> explain select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by 
    deptno;
    Explain
    STAGE DEPENDENCIES:
     Stage-1 is a root stage
     Stage-0 depends on stages: Stage-1
    STAGE PLANS:
     Stage: Stage-1
     Map Reduce
     Map Operator Tree:
     TableScan
     alias: emp
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     Select Operator
     expressions: sal (type: double), deptno (type: int)
     outputColumnNames: sal, deptno
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     Group By Operator
     aggregations: sum(sal), count(sal)
     keys: deptno (type: int)
     mode: hash
     outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats:
     COMPLETE Column stats: NONE
     Reduce Output Operator
     key expressions: _col0 (type: int)
     sort order: +
     Map-reduce partition columns: _col0 (type: int)
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: 
    COMPLETE Column stats: NONE
     value expressions: _col1 (type: double), _col2 (type: 
    bigint)
     Execution mode: vectorized
     Reduce Operator Tree:
     Group By Operator
     aggregations: sum(VALUE._col0), count(VALUE._col1)
     keys: KEY._col0 (type: int)
     mode: mergepartial
     outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     Select Operator
     expressions: _col0 (type: int), (_col1 / _col2) (type: double)
     outputColumnNames: _col0, _col1
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     File Output Operator
     compressed: false
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 7020 Basic stats: COMPLETE 
    Column stats: NONE
     table:
     input format: 
    org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
     output format: 
    org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
     serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
     Stage: Stage-0
     Fetch Operator
     limit: -1
     Processor Tree:
     ListSink

### （2）查看详细执行计划 ###

hive (default)> explain extended select * from emp;
    hive (default)> explain extended select deptno, avg(sal) avg_sal from emp 
    group by deptno;

# 二、Fetch 抓取 #

Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT 
    * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee 对应的存储目录下的文件，
    然后输出查询结果到控制台。

在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task.conversion 默认是 more，
    老版本 hive默认是 minimal，该属性修改为 more 以后，在全局查找、字段查找、limit 查找等都
    不走mapreduce。

<property>
     <name>hive.fetch.task.conversion</name>
     <value>more</value>
     <description>
     Expects one of [none, minimal, more].
     Some select queries can be converted to single FETCH task minimizing 
    latency. Currently the query should be single sourced not having any subquery 
    and should not have any aggregations or distincts (which incurs RS), 
    lateral views and joins.
     0. none : disable hive.fetch.task.conversion
     1. minimal : SELECT STAR, FILTER on partition columns, LIMIT only
     2. more : SELECT, FILTER, LIMIT only (support TABLESAMPLE and 
    virtual columns)
     </description>
    </property>

## 1）案例实操 ##

（1）把 hive.fetch.task.conversion 设置成 none，然后执行查询语句，都会执行 mapreduce  
程序。

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=none;
    hive (default)> select * from emp;
    hive (default)> select ename from emp;
    hive (default)> select ename from emp limit 3;

（2）把 hive.fetch.task.conversion 设置成 more，然后执行查询语句，如下查询方式都不  
会执行 mapreduce 程序。

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more;
    hive (default)> select * from emp;
    hive (default)> select ename from emp;
    hive (default)> select ename from emp limit 3;

# 三、本地模式 #

> 大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，  
> 有时 Hive 的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能  
> 会比实际 job 的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，**Hive 可以通过本地模式在单台机  
> 器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。**

> 用户可以通过设置 hive.exec.mode.local.auto 的值为 true，来让 Hive 在适当的时候自动  
> 启动这个优化。

set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地 mr
    //设置 local mr 的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用 local mr 的方式，默认
    为 134217728，即 128M
    set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
    //设置 local mr 的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用 local mr 的方式，默
    认为 4
    set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

## 1）案例实操 ##

### （1）关闭本地模式（默认是关闭的），并执行查询语句 ###

hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;

### （2）开启本地模式，并执行查询语句 ###

hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=true;
    hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;

# 四、表的优化 #

## 1）小表大表 Join（MapJOIN） ##

> 将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 map join 让小的维度表  
> 先进内存。在 map 端完成 join。

> 实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放  
> 在左边和右边已经没有区别。

## 2）案例实操 ##

### 1）需求介绍 ###

测试大表 JOIN 小表和小表 JOIN 大表的效率

### 2）开启 MapJoin 参数设置 ###

（1）设置自动选择 Mapjoin

set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true

（2）大表小表的阈值设置（默认 25M 以下认为是小表）

set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25000000;

### 3）MapJoin 工作机制 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCP5Z2P6K6y5b6u5pyN5Yqh_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

### 4） 建大表、小表和 JOIN 后表的语句 ###

// 创建大表

create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, 
    url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited 
    fields terminated by '\t';

// 创建小表

create table smalltable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, 
    url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited 
    fields terminated by '\t';

// 创建 join 后表的语句

create table jointable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, 
    url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited 
    fields terminated by '\t';

### 5）分别向大表和小表中导入数据 ###

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into 
    table bigtable;
    hive (default)>load data local inpath '/opt/module/data/smalltable' into 
    table smalltable;

### 6) 小表 JOIN 大表语句 ###

insert overwrite table jointable
    select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
    from smalltable s
    join bigtable b
    on b.id = s.id;

### 7）大表 JOIN 小表语句 ###

insert overwrite table jointable
    select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
    from bigtable b
    join smalltable s
    on s.id = b.id;

## 2) 大表 Join 大表 ##

### 1）空 KEY 过滤 ###

> 有时 join 超时是因为某些 key 对应的数据太多，而相同 key 对应的数据都会发送到相同  
> 的 reducer 上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的 key，很多情况下，  
> 这些 key 对应的数据是异常数据，我们需要在 SQL 语句中进行过滤。例如 key 对应的字段为  
> 空，操作如下

### 2) 案例实操 ###

#### （1）配置历史服务器 ####

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
    </property>
    <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
      <value>hadoop102:19888</value>
    </property>

启动历史服务器

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

查看 jobhistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

#### （2）创建原始数据空 id 表 ####

// 创建空 id 表
    create table nullidtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, 
    url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited 
    fields terminated by '\t';

#### （3）分别加载原始数据和空 id 数据到对应表中 ####

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/nullid' into 
    table nullidtable;

#### （4）测试不过滤空 id ####

hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from 
    nullidtable n left join bigtable o on n.id = o.id;

#### （5）测试过滤空 id ####

hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from (select 
    * from nullidtable where id is not null) n left join bigtable o on n.id = 
    o.id;

## 2）空 key 转换 ##

有时虽然某个 key 为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在
    join 的结果中，此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地
    分不到不同的 reducer 上。例如

### 1) 案例实操： ###

不随机分布空 null 值：

#### （1）设置 5 个 reduce 个数 ####

set mapreduce.job.reduces = 5;

#### （2）JOIN 两张表 ####

insert overwrite table jointable
    select n.* from nullidtable n left join bigtable b on n.id = b.id;

结果：如下图所示，可以看出来，出现了数据倾斜，某些 reducer 的资源消耗远大于其  
他 reducer。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCP5Z2P6K6y5b6u5pyN5Yqh_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
随机分布空 null 值  
（1）设置 5 个 reduce 个数  
set mapreduce.job.reduces = 5;  
（2）JOIN 两张表

insert overwrite table jointable
    select n.* from nullidtable n full join bigtable o on 
    nvl(n.id,rand()) = o.id;

结果：如下图所示，可以看出来，消除了数据倾斜，负载均衡 reducer 的资源消耗  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCP5Z2P6K6y5b6u5pyN5Yqh_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

## 3）SMB(Sort Merge Bucket join) ##

### （1）创建第二张大表 ###

create table bigtable2(
     id bigint,
     t bigint,
     uid string,
     keyword string,
     url_rank int,
     click_num int,
     click_url string)
    row format delimited fields terminated by '\t';
    load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable2;

测试大表直接 JOIN

insert overwrite table jointable
    select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
    from bigtable s
    join bigtable2 b
    on b.id = s.id;

### （2）创建分通表 1,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数 ###

create table bigtable_buck1(
     id bigint,
     t bigint,
     uid string,
     keyword string,
     url_rank int,
     click_num int,
     click_url string)
    clustered by(id) 
    sorted by(id)
    into 6 buckets
    row format delimited fields terminated by '\t';
    load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table 
    bigtable_buck1;

### （3）创建分通表 2,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数 ###

id bigint,
     t bigint,
     uid string,
     keyword string,
     url_rank int,
     click_num int,
     click_url string)
    clustered by(id)
    sorted by(id) 
    into 6 buckets
    row format delimited fields terminated by '\t';
    load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table 
    bigtable_buck2;

### （4）设置参数 ###

set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
    set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
    set 
    hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

### （5）测试 ###

insert overwrite table jointable
    select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
    from bigtable_buck1 s
    join bigtable_buck2 b
    on b.id = s.id;

# 五、Group By #

> 默认情况下，Map 阶段同一 Key 数据分发给一个 reduce，当一个 key 数据过大时就倾斜 了。  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCP5Z2P6K6y5b6u5pyN5Yqh_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

> 并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行 部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果

## 1）开启 Map 端聚合参数设置 ##

### （1）是否在 Map 端进行聚合，默认为 True ###

set hive.map.aggr = true

## （2）在 Map 端进行聚合操作的条目数目 ##

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

## （3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false） ##

set hive.groupby.skewindata = true

> **当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job**。第一个 MR Job 中，Map 的输出 结果会随机分布到 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 有可能被分发到不同的 Reduce 中**，从而达到负载均衡的目的；第二 个 MR Job 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 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作

hive (default)> select deptno from emp group by deptno;
    Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 23.68 sec HDFS Read: 
    19987 HDFS Write: 9 SUCCESS
    Total MapReduce CPU Time Spent: 23 seconds 680 msec
    OK
    deptno
    10
    20
    30

优化以后

hive (default)> set hive.groupby.skewindata = true;
    hive (default)> select deptno from emp group by deptno;
    Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 28.53 sec HDFS Read: 
    18209 HDFS Write: 534 SUCCESS
    Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 38.32 sec HDFS Read: 
    15014 HDFS Write: 9 SUCCESS
    Total MapReduce CPU Time Spent: 1 minutes 6 seconds 850 msec
    OK
    deptno
    10
    20
    30

# 六 Count(Distinct) 去重统计 #

数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于 COUNT DISTINCT 操作需要用一个
    Reduce Task 来完成，这一个 Reduce 需要处理的数据量太大，就会导致整个 Job 很难完成，
    一般 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换,但是需要注意 group by 造成
    的数据倾斜问题

## 1）案例实操 ##

### （1）创建一张大表 ###

hive (default)> create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, 
    keyword
    string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format 
    delimited
    fields terminated by '\t';

### （2）加载数据 ###

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into 
    table bigtable;

### （3）设置 5 个 reduce 个数 ###

set mapreduce.job.reduces = 5;

### （4）执行去重 id 查询 ###

hive (default)> select count(distinct id) from bigtable;
    Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 7.12 sec HDFS Read: 
    120741990 HDFS Write: 7 SUCCESS
    Total MapReduce CPU Time Spent: 7 seconds 120 msec
    OK
    c0
    100001
    Time taken: 23.607 seconds, Fetched: 1 row(s)

### （5）采用 GROUP by 去重 id ###

hive (default)> select count(id) from (select id from bigtable group by 
    id) a;
    Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 17.53 sec HDFS Read: 
    120752703 HDFS Write: 580 SUCCESS
    Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 4.29 sec2 HDFS Read: 
    9409 HDFS Write: 7 SUCCESS
    Total MapReduce CPU Time Spent: 21 seconds 820 msec
    OK
    _c0
    100001
    Time taken: 50.795 seconds, Fetched: 1 row(s)

> 虽然会多用一个 Job 来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。

# 七、笛卡尔积 #

尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个
    reducer 来完成笛卡尔积

# 八、行列过滤 #

尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个
    reducer 来完成笛卡尔积

# 九、行列过滤 #

列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT 
    *

行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面，
    那么就会先全表关联，之后再过滤

## 1）案例实操 ##

## 1）测试先关联两张表，再用 where 条件过滤 ##

hive (default)> select o.id from bigtable b
    join bigtable o on o.id = b.id
    where o.id <= 10;

**Time taken: 34.406 seconds, Fetched: 100 row(s)**

## 2）通过子查询后，再关联表 ##

hive (default)> select b.id from bigtable b
    join (select id from bigtable where id <= 10) o on b.id = o.id;

**Time taken: 30.058 seconds, Fetched: 100 row(s)**

# 十 、合理设置 Map 及 Reduce 数 #

> 1）通常情况下，作业会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务。 主要的决定因素有：input 的文件总个数，input 的文件大小，集群设置的文件块大小。

> 2）是不是 map 数越多越好？ 答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m），则每个小文件  
> 也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大 于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。 3）是不是保证每个 map 处理接近 128m 的文件块，就高枕无忧了？  
> 答案也是不一定。比如有一个 127m 的文件，正常会用一个 map 去完成，但这个文件只 有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个 map 任务去做，肯定也比较耗时

针对上面的问题 2 和 3，我们需要采取两种方式来解决：即减少 map 数和增加 map 数

## 1）复杂文件增加 Map 数 ##

> 当 input 的文件都很大，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加 Map 数， 来使得每个 map 处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。  
> 增加 map 的方法为：根据  
> computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M 公式， 调整 maxSize 最大值。让 maxSize 最大值低于 blocksize 就可以增加 map 的个数。

### 1、案例实操（执行查询） ###

hive (default)> select count(*) from emp;
    Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of 
    reducers: 1

### 2）设置最大切片值为 100 个字节 ###

hive (default)> set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100;
    hive (default)> select count(*) from emp;
    Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of 
    reducers: 1

## 2) 小文件进行合并 ##

> 1）在 map 执行前合并小文件，减少 map 数：CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合  
> 并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat 没有对小文件合并功能。

set hive.input.format= 
    org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

> 2)在 Map-Reduce 的任务结束时合并小文件的设置

在 map-only 任务结束时合并小文件，默认 true
    SET hive.merge.mapfiles = true;
    
    在 map-reduce 任务结束时合并小文件，默认 false
    SET hive.merge.mapredfiles = true;
    
    合并文件的大小，默认 256M
    SET hive.merge.size.per.task = 268435456;
    当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的 map-reduce 任务进行文件 merge
    SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216;

## 3) 合理设置 Reduce 数 ##

### 1）调整 reduce 个数方法一 ###

（1）每个 Reduce 处理的数据量默认是 256MB

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000

（2）每个任务最大的 reduce 数，默认为 1009

hive.exec.reducers.max=1009

（3）计算 reducer 数的公式

N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1)

### 2）调整 reduce 个数方法二 ###

在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改
    设置每个 job 的 Reduce 个数
    set mapreduce.job.reduces = 15;

### 3）reduce 个数并不是越多越好 ###

> （1）过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源；

> （2）另外，有多少个 reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那  
> 么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题； 在设置 reduce  
> 个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的 reduce 数； 使单个 reduce 任务处理数据量大小要合适；

# 十一、并行执行 #

> Hive 会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是 MapReduce 阶段、抽  
> 样阶段、合并阶段、limit 阶段。或者 Hive 执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，  
> Hive 一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的 job 可能包含众多的阶段，而这些阶段可能  
> 并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个 job 的执行  
> 时间缩短。不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么 job 可能就越快完成。

> 通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，  
> 需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加

set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
    set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个 sql 允许最大并行度，默认为
    8。

当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。

# 十二、严格模式 #

> Hive 可以通过设置防止一些危险操作：

## 1）分区表不使用分区过滤 ##

> 将 hive.strict.checks.no.partition.filter 设置为 true 时，对于分区表，**除非 where  
> 语句中含 有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行**。换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有 进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。

## 2）使用 order by 没有 limit 过滤 ##

> 将 hive.strict.checks.orderby.no.limit 设置为 true 时，**对于使用了 order by 语句的  
> 查询，要 求必须使用 limit 语句**。因为 order by 为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一 个 Reducer 中进行处理，强制要求用户增加这个 LIMIT 语句可以防止 Reducer 额外执行很长一 段时间。

## 3）笛卡尔积 ##

> 将 hive.strict.checks.cartesian.product 设置为 true 时，**会限制笛卡尔积的查询**。对关系型数 据库非常了解的用户可能期望在 执行 JOIN 查询的时候不使用 ON 语句而是使用 where 语 句，这样关系数据库的执行优化器就可以高效地将 WHERE 语句转化成那个 ON 语句。不幸 的是，Hive 并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情 况。

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