Hive优化

深入理解Hive的查询执行计划与优化策略Hive是一种在Hadoop生态系统中运行的数据仓库工具，它提供了Hive查询语言（HQL），允许用户以类似于SQL的方式进行数据查询和分析。

然而，由于Hive在Hadoop上运行，数据量通常庞大且分布广泛，因此查询性能和效率成为关键问题。

为了优化Hive查询，我们需要深入了解Hive的查询执行计划和优化策略。

一、查询执行计划在Hive中，查询执行计划是指查询语句在执行之前的逻辑计划和执行计划。

逻辑计划描述了执行查询所需的转换和操作，而执行计划则是根据物理资源和数据分布来优化查询的实际执行计划。

1. 逻辑计划Hive将查询语句转换为逻辑计划，该计划是一个以树状结构表示的操作符序列。

这些操作符包括从表中选择数据、过滤数据、合并结果等。

逻辑计划不关心具体的物理资源和数据分布，只考虑查询语句的语义和逻辑关系。

2. 执行计划执行计划是根据逻辑计划和物理资源进行优化的实际计划。

在生成执行计划时，Hive会考虑查询的数据分布、数据倾斜、数据压缩等因素，以及执行查询所需的资源（CPU、内存等）。

执行计划可以通过Explain命令来查看，它显示了Hive的查询优化过程。

二、优化策略为了提高查询性能和效率，Hive提供了多种优化策略。

下面介绍几种常用的优化策略：1. 分区剪枝分区剪枝是指在执行查询时，根据查询条件的分区键过滤无关分区，从而减少数据扫描的量和执行时间。

Hive会在执行计划中添加分区剪枝操作，根据查询条件和分区键的关系自动剪除不需要扫描的分区。

2. 列剪枝列剪枝是指根据查询语句中所需的列，优化执行计划，只从存储中读取必要的列数据，而不是读取整个表的数据。

这样可以减少磁盘I/O和数据传输的量，从而提高查询性能。

3. 合并MapReduce任务Hive通常使用MapReduce作为执行引擎，将查询转换为多个MapReduce任务进行并行计算。

然而，如果多个任务可以合并为一个任务，可以显著减少任务之间的数据传输和开销，提高执行效率。

Hive优化1 概述1.1 Hive的特征1.可以通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库的任务，报告和数据分析等。

2.可以使已经存储的数据结构化。

3.可以直接访问存储在HDFS或者其他数据存储系统中的文件。

4.Hive除了支持MapReduce计算引擎之外还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。

5.提供了类似sql查询语句的HiveSql对数据进行分析。

6.存储格式多样化。

1.2 Hive优势Hive的强大之处不是在与将数据转换成特定格式，而是利用Hadoop本身的InputFormat API来从不同的数据源中读取数据，然后使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。

所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。

Hive拥有统一的元数据管理，所以和spark，impala等SQL引擎通用。

（通用指的是拥有了统一的Metastore之后，在Hive中创建一张表，在spark/impala中能通用，反之在spark中创建一张表，在Hive中也是能用的）只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎了。

Hive使用SQL语法，提供快速开发能力，还可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展，避免了去写MapReduce，减少开发人员学习成本。

Hive中不仅可以使用逗号和制表符分隔文本文件。

还可以使用sequence File、RC、ORC、Parquet。

Hive指在最大限度的提高可伸缩性，性能，可扩展性，容错性以及与其输出格式的松散耦合。

数据离线处理：日志分析，海量数据结构化分析。

2 Hive函数Hive的SQL可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展当Hive提供的内置函数无法满足你的业务需求时，此时就可以考虑使用用户自定义函数UDF(用户定义函数)，UDAF(用户定义聚合函数)，UDTF(用户定义表函数)的区别：▪udf 一进一出▪udaf 聚集函数，多进一出▪udtf 一进多出3 Hive优化3.1 慎用api大数据场景下不害怕数据量大，但是害怕数据倾斜。

深入理解Hive查询优化与执行计划Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，具有高扩展性和容错性。

它提供了类似于SQL的查询语言——HiveQL，使得开发者可以使用SQL语句而不需要了解复杂的MapReduce编程。

尽管Hive在读取大型数据集时表现出色，但在进行复杂查询时，性能可能会受到影响。

为了优化查询性能并提高执行计划的效率，我们需要深入理解Hive查询优化与执行计划。

Hive查询优化的目标是提高查询性能和降低资源消耗。

为了实现这一目标，Hive查询优化器会尝试优化查询计划，选择更有效的操作顺序和算法，以减少数据读取和转换的开销。

下面将介绍一些常见的Hive查询优化技术。

首先是分区和分桶。

Hive能够根据表的列值将数据分成不同的分区，这样可以将查询范围限制在特定的分区上，减少查询的数据量。

分桶则是将数据分成更小的单位，使得查询操作只需要在一个桶（bucket）中进行，从而加快查询速度。

其次是索引和统计信息。

在Hive中，我们可以通过创建索引来加快查询速度。

索引可以在某些列上创建，从而快速定位满足特定条件的行。

另外，Hive还可以收集统计信息，例如表的大小、列的不同值的数量等，通过这些统计信息，优化器能够根据查询条件评估并选择更优的执行计划。

还有一项重要的优化技术是数据倾斜处理。

在某些情况下，某些列的值分布极不均匀，导致某些任务运行时间较长。

为了解决这个问题，可以通过数据重塑、倾斜处理或使用动态分区等方法来解决数据倾斜问题。

一旦我们了解了Hive查询优化技术，我们就需要关注执行计划的生成和调优。

执行计划是Hive为我们的查询所准备的一系列任务和操作的有序列表。

对于复杂的查询，执行计划的优化非常关键。

Hive将查询分成多个阶段，并将每个阶段分解成更小的任务。

任务的划分依赖于数据的分区和桶，以及并行处理的配置。

根据查询的复杂性和数据规模，Hive 可能生成很多任务，这些任务会在集群中并行执行。

数据分析利器之hive优化⼗⼤原则hive之于数据民⼯，就如同锄头之于农民伯伯。

hive⽤的好，才能从地⾥（数据库）⾥挖出更多的数据来。

⽤过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：⼀天下来，没跑⼏次hive，就到下班时间了。

hive在极⼤数据或者数据不平衡等情况下，表现往往⼀般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。

今天不谈其它，就来说说关于hive，个⼈的⼀点⼼得。

⼀. 表连接优化1. 将⼤表放后头Hive假定查询中最后的⼀个表是⼤表。

它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。

因此通常需要将⼩表放前⾯，或者标记哪张表是⼤表：/*streamtable(table_name) */2. 使⽤相同的连接键当对3个或者更多个表进⾏join连接时，如果每个on⼦句都使⽤相同的连接键的话，那么只会产⽣⼀个MapReduce job。

3. 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。

4. 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⼆. ⽤insert into替换union all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insert into 语句，实际测试过程中，执⾏时间能提升50%如：insert overwite table tablename partition (dt= ....) select ..... from ( select ... from Aunion all select ... from B union all select ... from C ) R where ...;可以改写为：insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from A WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select ....from B WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from C WHERE ...;三. order by & sort byorder by : 对查询结果进⾏全局排序，消耗时间长。

Hive的10种优化总结Hive作为⼤数据领域常⽤的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。

影响Hive效率的⼏乎从不是数据量过⼤，⽽是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。

对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本⾝的优化，也包含Hive配置项和MR⽅⾯的调整。

列裁剪和分区裁剪最基本的操作。

所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。

以我们的⽇历记录表为例：select uid,event_type,record_datafrom calendar_record_logwhere pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224and status = 0;当列很多或者数据量很⼤时，如果select *或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。

Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp，与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner，默认都是true。

在HiveSQL解析阶段对应的则是ColumnPruner逻辑优化器。

谓词下推在关系型数据库如MySQL中，也有谓词下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。

它就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执⾏，减少下游处理的数据量。

例如以下HiveSQL语句：select a.uid,a.event_type,b.topic_id,b.titlefrom calendar_record_log aleft outer join (select uid,topic_id,title from forum_topicwhere pt_date = 20190224 and length(content) >= 100) b on a.uid = b.uidwhere a.pt_date = 20190224 and status = 0;对forum_topic做过滤的where语句写在⼦查询内部，⽽不是外部。

hive优化总结在大数据处理领域中，Hadoop已经成为主流的框架之一。

Hadoop 的一个重要组件是Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库基础工具。

Hive的目标是提供一个类SQL查询的接口，以便于对存储于Hadoop集群中的数据进行分析和查询。

然而，在实际使用中，Hive的性能和效率往往会受到限制。

本文将介绍一些提高Hive性能和优化的技巧和方法。

首先，要注意数据分区。

在Hive中，数据分区可以将数据以更细粒度的方式进行组织和存储，从而提高查询效率。

通过将数据分区存储在不同的目录中，Hive可以避免扫描整个数据集，并仅从感兴趣的分区中读取数据。

因此，正确地定义和使用数据分区是提高Hive性能的重要步骤之一。

其次，使用合适的表格式也是优化Hive的关键。

Hive支持多种表格式，例如文本、序列文件和列式存储等。

每种表格式都有自己的特点和适用场景。

在选择表格式时，需要考虑数据大小、查询类型以及存储需求等因素。

例如，对于需要频繁进行聚合操作的场景，列式存储格式通常更加高效。

另外，可以使用分桶技术来改善Hive的性能。

分桶是将表按照某个列的值进行分组，使得具有相同分桶值的数据存储在相同的桶中。

通过使用分桶技术，Hive可以更快地进行连接操作和过滤操作，从而提高查询效率。

在选择分桶列时，应选择具有较高的基数和较为均匀分布的列。

此外，使用Hive的索引功能也能够加速查询。

Hive支持对表中的列创建索引，从而可以更快地定位和访问数据。

通过使用索引，Hive可以减少全表扫描的开销，并且在一些特定的查询场景下，索引的使用可以显著提高查询性能。

然而，需要注意的是，索引会增加数据的存储空间和更新的成本，因此在使用索引时需要进行权衡。

最后，合理地配置Hive参数也是优化Hive性能的一项重要工作。

Hive的性能受到许多配置参数的影响，例如内存大小、并行度和任务调度等。

根据具体的场景和需求，可以对这些参数进行调整，以获得更好的性能和效率。

hive优化总结Hive优化总结Hive是一种建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案，它可以使用类似SQL的查询语言来处理大规模数据集。

然而，由于数据集的规模越来越庞大，并且查询的复杂度也在增加，Hive的性能可能会受到影响。

因此，对Hive进行优化是提高查询效率和性能的关键。

一、数据分区在Hive中，数据分区是一种将数据按照特定的列进行划分存储的方式。

通过合理地选择分区列，可以提高查询性能。

例如，在时间序列数据中，通过将数据按照时间列进行分区，可以将查询仅限于需要的时间范围，提高查询效率。

二、数据压缩Hive支持多种数据压缩格式，如Gzip、Snappy和LZO等。

使用数据压缩可以显著减少存储空间，并且对于IO密集型操作，如数据扫描，也可以显著提高性能。

在选择数据压缩格式时，需要综合考虑存储空间和查询性能之间的权衡。

三、分桶类似于数据分区，分桶也是一种将数据进行划分的方式。

不同的是，分桶是将数据按照某一列的哈希值进行划分，可以提高数据的均衡性。

通过通过使用分桶，可以提高数据的访问效率，尤其是对于某些需要经常进行随机访问的操作。

四、合理使用索引在Hive中，可以使用B树索引来加速查询。

合理地创建索引可以显著提高查询性能。

然而，索引也会带来额外的存储开销和维护成本，因此需要权衡是否使用索引。

通常情况下，索引适用于数据量较小、查询频繁的情况下。

五、数据倾斜处理在大规模数据集中，数据倾斜是一个不可避免的问题。

数据倾斜会导致查询性能不均衡，某些任务的执行时间远远超出了预期。

针对数据倾斜问题，可以使用一些优化技术，如数据倾斜的处理和随机均匀分布。

六、并行执行并行执行是提高Hive查询性能的一个关键技术。

在Hive中，可以通过设置合适的查询并行度，将一个复杂的查询分解为多个子任务并行执行。

这样可以加快查询速度，提高整体的性能。

七、动态分区动态分区是一种在查询时根据查询条件动态创建分区的技术。

通过使用动态分区，可以避免在每次插入数据时都需要手动创建分区的操作，简化了操作流程，提高了数据的管理效率。

[Hive]-常规优化以及执⾏计划解析1.HiveSQL优化 1.1 中⼼思想 这⾥以Hive On MapReduce 为例,Hive On Spark等思路也是⼀致的. HiveSQL会最终转化为MapReduce进⾏执⾏,那么优化的前提是⾄少对MapReduce有基本的了解 其次是必须了解HiveSQL会转化成怎么样的MapReduce作业(执⾏计划),这是优化HiveSQL根本依据.切记,HiveSQL的优化本质是对MapReduce作业的优化. ⽐如MapReduce的⼀些特点: 数据读取和写⼊,都是针对HDFS(磁盘)⽽⾔,都是IO操作 不喜欢某⼀个任务过⼤(数据倾斜).⼀个经典的结论:数据量不是问题,数据倾斜才是 不喜欢⼤量过⼩的任务.任务资源申请等本⾝初始化和管理也是需要消耗时间和资源得.⼤量过⼩任务,导致时间和资源都花在任务维护上了 所以在HiveSQL上,也是针对这些特点来进⾏优化 1.2 ⼀些常见的优化思路 1.2.1 IO 只查询需要的列.MapReduce会根据查询谓词裁剪列,简单说就是不查询的列不读,这样可以降低IO 尽可能的使⽤表分区.表分区条件后,MapReduce会直接跳过不需要的分区的全部⽂件,极⼤的降低IO 1.2.2 数据倾斜 1.2.2.1 慎⽤count(distinct) 慎⽤count(distinct)原因是容易造成数据倾斜.因为其执⾏的MapReduce是以GroupBy分组,再对distinct列排序,然后输出交给Reduce. 问题就在这⾥,相⽐其它GroupBy聚合统计,count(distinct)少⼀个关键步骤(Map的预计算,在Map端提前做⼀次聚合再将聚合结果交给Reduce) 当Map直接将全部数据交给Reduce后,如果数据的分组本⾝不平衡(⽐如及格,80%以上及格数据),会造成某⼀些Reduce处理太过多的数据,这就是数据倾斜 count(distinct)可以考虑换GroupBy⼦查询 1.2.2.2 注意null值带来的数据倾斜 所有null会认为是同⼀个值,会⾛同⼀个Map,如果null占的⽐重⼀⼤,⼜是⼀个数据倾斜.这是业务上考虑是否能做过滤 这⾥同样适⽤其它的业务null值(⽐如常见的0,1,-1,-99等业务默认值) 1.2.3 表关联 ⼤表放后 MapReduce从后往前构建数据,先过滤⼤表把数据量降下来,可以在Reduce端的Hash-Join减少数据量,提⽰效率 同列关联如可能,⽤同⼀列关联同列关联,⽆论关联多少表都是⼀个Map搞定,如果不是同列,就会新开⼀个MapReduce 1.2.4 配置优化 这⾥的配置,是指MapReduce或Spark配置2.HiveSQL的MR转换 2.1 不跑MapReduce的情况 HiveSQL不是每种情况都会跑MapReduce的.基本查询,或者是不涉及计算(⽐如查询分区表)的查询,是不会启动MapReduce任务的 explain select * from dept_et limit 1; STAGE DEPENDENCIES:Stage-0 is a root stageSTAGE PLANS:Stage: Stage-0Fetch Operatorlimit: 1Processor Tree:TableScanalias: dept_etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: id (type: int), name (type: string), city (type: string)outputColumnNames: _col0, _col1, _col2Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONELimitNumber of rows: 1Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEListSink 2.2 join explain select * from dept_et et join dept_mg mg on et.id= mg.id <!--构筑MR作业流 4=>3=>0(结束) -->STAGE DEPENDENCIES:Stage-4 is a root stageStage-3 depends on stages: Stage-4Stage-0 depends on stages: Stage-3STAGE PLANS:<!--第⼀步MR 表扫描mg(dept_mg mg) ⾃带⼀个基础过滤谓词(id is not null)这⾥可以看出 join的基准表是后表Map Reduce Local 本地化的MapReduce因为测试表的数据量⾮常⼩,所以Hive最终选择将数据拉取到本地直接操作,⽽不是去执⾏⼀个完整的分布式MapReduce-->Stage: Stage-4Map Reduce Local WorkAlias -> Map Local Tables:mgFetch Operatorlimit: -1Alias -> Map Local Operator Tree:mgTableScanalias: mgStatistics: Num rows: 1 Data size: 79 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFilter Operatorpredicate: id is not null (type: boolean)Statistics: Num rows: 1 Data size: 79 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEHashTable Sink Operatorkeys:0id (type: int)1id (type: int)<!--第⼆步的MapReduce任务表扫描执⾏⼀个 Map Join输出_col0, _col1, _col2, _col6, _col7, _col8(也就是语句中的*,全部共6个字段)输出结果为 File Output 临时⽂件(compressed: false 不压缩)-->Stage: Stage-3Map ReduceMap Operator Tree:TableScanalias: etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFilter Operatorpredicate: id is not null (type: boolean)Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEMap Join Operatorcondition map:Inner Join 0 to 1keys:0id (type: int)1id (type: int)outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col6, _col7, _col8Statistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: _col0 (type: int), _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col6 (type: int), _col7 (type: string), _col8 (type: string) outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5Statistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeLocal Work:Map Reduce Local WorkStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.3 group by explain select city,sum(id) from dept_et group by city; 执⾏计划如下:STAGE DEPENDENCIES:Stage-1 is a root stageStage-0 depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:<!--stage定义,⼀个stage对应⼀个MapReduce-->Stage: Stage-1<!--Map过程-->Map ReduceMap Operator Tree:TableScan //表扫描alias: dept_etStatistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE //表dept_et的统计数据预估Select Operator //查询列裁剪,表⽰只需要 city (type: string), id (type: int) 两列expressions: city (type: string), id (type: int)outputColumnNames: city, idStatistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE<!--map操作定义是以city (type: string)取hash作为key,执⾏函数sum(id),结果为_col0, _col1(hash(city),sum(id))-->Group By Operatoraggregations: sum(id) //分组执⾏函数=>sum(id)keys: city (type: string)mode: hashoutputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE<!--map端的输出-->Reduce Output Operatorkey expressions: _col0 (type: string) //Map端输出的Key是_col0(hash(city))sort order: +Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)Statistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEvalue expressions: _col1 (type: bigint) //Map端输出的Value是_col1(sum(id))<!--Reduce过程合并多个Map的输出以_col0(也就是map输出的hash(city))为key 执⾏sum(VALUE._col0(也就是map输出的sum(id))),执⾏结果也是_col0, _col1(hash(city),sum(sum(id)))-->Reduce Operator Tree:Group By Operatoraggregations: sum(VALUE._col0keys: KEY._col0 (type: string)mode: mergepartial //partial(多个map的输出)merge(合并)outputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 1 Data size: 107 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE<!--Reduce端的输出输出为⼀个临时⽂件,不压缩-->File Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 107 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.4 distinct 2.4.1 distinct⼀个 select city,count(distinct(name)) from dept_et group by city; 只有⼀个distinct,将group字段和distinct字段⼀起组合为Map的输出Key,然后把group字段作为Reduce的Key,在Reduce阶段保存LastKey STAGE DEPENDENCIES:Stage-1 is a root stageStage-0 depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:Stage: Stage-1Map Reduce<!--Map端定义输⼊: 表扫描 dept_et 原值查询city,name执⾏过程: 以group列(city),distinct列(name)做为Key,执⾏表达式count(DISTINCT name)输出:_col0, _col1, _col2 (city,name,count(DISTINCT name))-->Map Operator Tree:TableScanalias: dept_etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: city (type: string), name (type: string) //没有计算函数,直接是查询原值outputColumnNames: city, nameStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEGroup By Operatoraggregations: count(DISTINCT name)keys: city (type: string), name (type: string)mode: hashoutputColumnNames: _col0, _col1, _col2Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEReduce Output Operatorkey expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string)sort order: ++Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE <!--Reduce端定义接收Map端的输出,再以_col0作为Key,再做⼀次聚合(对做⼀次去重计数) 结果输出到临时⽂件--> Reduce Operator Tree:Group By Operatoraggregations: count(DISTINCT KEY._col1:0._col0)keys: KEY._col0 (type: string)mode: mergepartialoutputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.4.2 多个distinct字段 select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;。

大数据性能优化之Hive优化一、引言Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。

然而，在处理大数据时，Hive的性能可能会受到一些因素的影响，如数据倾斜、查询优化等。

因此，本文将介绍一些Hive性能优化的方法，以提高查询效率和减少执行时间。

二、数据倾斜处理1. 了解数据倾斜的原因：数据倾斜是指在某些列或者分区中，数据的分布不均匀，导致某些任务的执行时间明显延长。

2. 使用随机数分桶：通过在表中添加一个随机数列，并使用该列进行分桶，可以将数据均匀分布到不同的桶中，从而减少数据倾斜的影响。

3. 使用动态分区：动态分区可以根据数据的值自动创建分区，避免了手动创建分区时可能浮现的数据倾斜问题。

三、查询优化1. 使用合适的数据存储格式：选择合适的存储格式可以提高查询性能。

例如，使用列式存储格式（如Parquet或者ORC）可以减少I/O操作，提高查询效率。

2. 使用分区和索引：通过将数据分成多个分区，并在常用的查询列上创建索引，可以减少扫描的数据量，提高查询速度。

3. 避免全表扫描：尽量避免使用SELECT *的方式查询数据，而是明确指定需要查询的列，减少不必要的数据读取。

4. 使用合适的连接方式：在Hive中，可以使用JOIN操作连接多个表。

为了提高查询性能，应尽量避免使用大表与大表的JOIN，可以考虑使用MAPJOIN或者BUCKET JOIN等方式来优化连接操作。

四、资源配置和调优1. 调整内存参数：根据集群的硬件资源和数据规模，合理配置Hive的内存参数，如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，以充分利用集群资源。

2. 并行度调整：通过调整mapreduce.job.reduces参数，控制并行度，使得任务能够充分利用集群资源，提高数据处理速度。

3. 合理设置数据压缩：使用数据压缩可以减少磁盘占用和I/O操作，但过多的压缩会增加CPU负载。

完全掌握Hive数据库管理与优化Hive数据库管理与优化Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言HiveQL来方便用户进行数据分析与处理。

在大数据时代，Hive数据库管理与优化变得至关重要。

本文将分享一些方法和策略，帮助您完全掌握Hive数据库的管理与优化。

1. 数据模型优化在Hive中，良好的数据模型设计可以大大提高查询性能。

以下是一些优化数据模型的技巧：- 分区表：将数据分区为更小的片段，可以加快查询，减少所需扫描的数据量。

- 分桶表：分桶可以在大数据集上提供更好的查询性能。

可以根据数据的散列值将数据划分为多个桶，以便更快地定位和读取特定数据。

- 压缩表：压缩表可以减少磁盘空间的使用，并提高数据加载和查询性能。

- 使用适当的数据类型：使用合适的数据类型来存储数据，可以减少存储空间的使用，并提高查询性能。

- 避免使用过多的JOIN操作：JOIN操作需要较大的计算和资源消耗，应该尽量避免过多的JOIN操作。

2. 分区和索引管理在Hive中，对分区和索引进行适当的管理也是提高性能的重要一环。

- 分区维护：如果表中的数据在某个字段上有明显的划分，应使用分区来提高查询性能。

在添加新数据时，需要维护分区的方式，以便查询时可以尽快定位到所需的数据。

- 索引的选择和创建：根据查询的需求，选择合适的字段创建索引，可以显著提高查询性能。

索引可以减少全表扫描的需求，但也需要在维护索引和存储开销之间进行权衡。

3. 查询优化针对Hive查询的优化策略如下：- 抽样查询：对于大规模的数据集，可以使用抽样查询来加快查询速度。

通过对数据的随机抽样，可以减少所需扫描的数据量。

- 合并小文件：在Hive中，如果表中存在大量小文件，会导致查询效率低下。

因此，应定期对小文件进行合并，以减少查询的数据量。

- 合理使用缓存：Hive提供了查询结果缓存功能，可以将查询中的部分结果缓存在内存中。