本质就是一个hadoop的客户端，将HIve SQL转化成MapReduce程序

一、企业级调优

这部分主要用在实际工作中和面试中

1、主要分为计算资源调优 & 执行计划调优

计算资源调优就是yarn资源的配置，和mapreduce的资源配置，分给多少内存，核数之类的

-- 具体可以看讲义第94-95页

而执行计划是什么呢？

！！！！！！！！！！！！！！！！！！执行计划很重要！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

一个sql语句翻译成几个mapreduce ，map和reduce分别干了什么，就是执行计划讲解的

这个是通过在select语句最外面加上explain关键字，就会显示出来详细的执行计划

而执行计划是由一系列的stage，就是一页一页的构成，每一个stage对应一个mapreduce job 或者一个文件操作系统，比如load之类的

-- 具体的其中执行计划讲解可以看讲义的第98-100页

注意语法中，expalin后面可以跟三个参数
另外详细看一下99页中各个operator的含义

0- 补充一个可视化执行计划方法

在hive文件夹中有一个压缩包名为dist，是可以用于可视化hive sql中的执行计划

在任意一台节点中上传这个压缩包，然后进入dist

输入python -m SimpleHTTPServer 8900

就可以去hadoop104:8900中使用这个可视化web页面。将sql中explain出来的执行计划粘贴到那个web页面即可
但是这个执行计划，是需要json格式的，所以我们使用sql语句的时候，应该加上参数formatted
explain formatted 巴拉巴拉

2、Map端聚合优化

Hive对分组聚合的优化主要是围绕减少Shuffle数据量进行

具体做法是，不是按照之前原理在shufflez中使用combiner进行合并相同字段到同一个reduce中。相当于先在map端进行了一部分聚合

这里使用的是map-side聚合。

• 在map端维护一个hash table，使用到了内存。利用其完成部分的聚合，然后将部分聚合的结果，按照分组字段分区，发送至reduce端，完成最终的聚合。map-side聚合能有效减少shuffle的数据量，提高分组聚合运算的效率。

默认是打开这个map-side聚合的

-- 可以在讲义中看第101页中的聚合相关参数

3、join 调优

Hive拥有多种join算法，包括Common Join，Map Join，Bucket Map Join，Sort Merge Buckt Map Join等

主要介绍这四种的join算法，在数据量比较大的情况下进行join，如何让适合的算法生效以减少计算时间提高效率，在不同的join场景下适合什么样的join算法，以及怎么触发使用具体的算法

简单描述一下区分和联系:

1. 从map join开始就是不使用reduce和shuffle，但是Map Join，Bucket Map Join借助内存存储表信息或者桶的数据，Sort Merge Buckt Map Join没有使用内存，也没有构建hash table

2. 并且后三种算法除了Bucket Map Join都是有两种触发方式：sql语句中增加hint提示、自动触发

   【Hive在编译SQL语句阶段，起初所有的join操作均采用Common Join算法实现。之后在物理优化阶段，Hive会根据每个Common Join任务所需表的大小判断该Common Join任务是否能够转换为其他算法任务，若满足要求，便将Common Join任务自动转换为Map Join任务等】

   • map join 默认就是自动触发
   • Bucket Map Join不支持自动转换，需要sql中提供hint提示
   • Sort Merge Buckt Map Join，可以设置参数进行设置自动转换【触发】

3.1、Common Join

平常如果两个表进行join，只有一个字段，那么就只会有一个一个mapreduce，或者三个表相连接的字段相同，那也只是一个mapreduce，如果是多个表的连接字段不同，那么就是多个mapreduce工作任务

其实Common Join就是完成一个mapreduce job。默认使用的就是这种join算法

-- 具体可以看讲义的第104页

3.2、Map Join

核心要求：借助内存，没有recuce 和 shuffle阶段

适用场景：大表 join 小表

-- 具体可以看讲义的第105页

若某join操作满足要求，则第一个Job会读取小表数据，将其制作为hash table，并上传至Hadoop分布式缓存（本质上是上传至HDFS）。第二个Job会先从分布式缓存中读取小表数据，并缓存在Map Task的内存中，然后扫描大表数据，这样在map端即可完成关联操作

触发算法 》》》 参数优化

map join的执行计划是重点分析掌握的

小表也需要一个单独的map task，就是一个mapreduce，只不过不需要reduce和shuffle。所以在执行计划中是一个stage

但是它是执行的本地计划，相当于没有占用yarn

-- 具体看讲义的第107-116页

-- 去看他是怎么自动从common join转换成map join
讲义的第109页中的执行逻辑是针对一个common task，也就是一个mapreduce的，这个里面可能有很多个map和reduce task，但都是算作一个mapreduce job,也就是一个common task

如何才算做可以确定表的大小呢？只要编译阶段的时候这个表是实际存在，不是子查询这种虚拟表就可以

知道表的大小后，就可以判断它能不能被当作小表。具体的判断思路以及其流程在109页，不是单纯的找到一个小表即可，其算法思路考虑到了很多情况。所以设计了一个条件任务，里面就是所有可能实现map join的情况，因为小表既可能是a表，也可能是b表，另外还会有一个后备计划，就是我们所罗列的所以计划都不能实现，这些情况都不能实现map join，那最后还是执行common join。在条件任务里面还会最先筛除一些绝对不可能实现map join的情况

另外，还会有一个最优的map join计划，就是比如多表合并，就会出现a和b表先合并出来一个虚拟表m，然后m表再去和c表合并，这相当于是两个common task,如果就算其符合map join的条件。其中一个可以当作小表，那也比较复杂。但是如果a被当作大表[这个在最开始的流程中就被判断了，寻找大表候选人那一步骤，根据的是sql的join方式]，那么去判断b和c表的大小已知嘛，如果已知，并且文件大小的和小于我们设置的小表阈值，那么我们就可以将b和c缓存到一起，最后这三个表放在一个map join中，也就是相当于只有一个common task

最后还需要提一下我们设置参数的时候

会设置那个小表的阈值，有两个这样的参数，其实含义一样，都是小表阈值，只不过位置不同名字就不一样了，这个阈值就是判断文件的大小

但是不能乱设置。因为实际是文件存放到内存中，而这个只是文件大小。我们将文件缓存到内存中，其实经过反序列化等一系列操作。所以实际存放在内存中的大小，要比文件大小大，基本上是10倍的文件大小。所以如果我们文件大小阈值设置成100m，基本消耗的内存是1G

这个要依据一个map task能分多少内存来设置，一般最多设置成hive-site中这个set mapreduce.map.memory.mb=2048;的二分之一到三分之二，这个参数的含义是单个Map Task申请的container容器内存大小，其默认值为1024

3.3、Bucket Map Join

核心要求：还是借助内存，在map join的基础上，借助分桶表，关联字段需要是分桶字段，且一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍。这时一个桶对应一个hash表

适用场景：大表 join 大表也可以用

-- 在讲义第105页

参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍，就能保证参与join的两张表的分桶之间具有明确的关联关系，所以就可以在两表的分桶间进行Map Join操作了。这样一来，第二个Job的Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶即可。

触发算法 》》》 参数优化

-- 具体见讲义的第117-121页

若采用普通的Map Join算法，则Map端需要较多的内存来缓存数据，当然可以选择为Map段分配更多的内存，来保证任务运行成功。但是，Map端的内存不可能无上限的分配，所以当参与Join的表数据量均过大时，就可以考虑采用Bucket Map Join算法。

比较大的表还想要用内存，我们可以对其分桶，相当于可以把一个比较大的文件分成好几个小文件，比如300M的文件我们分成6个桶，每个桶50M，才占用50 * 10 = 500的内存，还可以接受

3.4、Sort Merge Buckt Map Join

核心要求：不需要借助内存，在Bucket map join的基础上，分桶表需要是分桶排序表，关联字段需要是分桶字段和排序字段，且都一致，且一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍。且map端无需对整个桶进行构建hash表

适用场景：什么样的表都可以用，只要是分桶表

-- 在讲义的第106-107页

同Bucket Join一样，同样是利用两表各分桶之间的关联关系，在分桶之间进行join操作，不同的是，分桶之间的join操作的实现原理。Bucket Map Join，两个分桶之间的join实现原理为Hash Join算法；而SMB Map Join，两个分桶之间的join实现原理为Sort Merge Join算法。SMB Map Join与Bucket Map Join相比，在进行Join操作时，Map端是无需对整个Bucket构建hash table，也无需在Map端缓存整个Bucket数据的，每个Mapper只需按顺序逐个key读取两个分桶的数据进行join即可。

触发算法 》》》 参数优化

-- 具体看讲义的第122-124页

4、数据倾斜优化

-- 主要见讲义的第125页

数据倾斜问题，通常是指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduce，进而导致该Reduce所需的时间远超其他Reduce，成为整个任务的瓶颈。

-- Hive中的数据倾斜常出现在：分组聚合、join操作的两个场景中

4.1、分组聚合导致的数据倾斜

如果group by分组字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。

有两种解决思路：

-- 见讲义的第125-128页

1. map-side聚合：

   • 这个在之前学习过，是借助内存，在map阶段创建了hash-table，完成初步聚合，再往reduce传输的数据哪怕map很多，但是每个map的数据不会有很多重复key值的字段数据传到同一个reduce了
   • 通过**set hive.map.aggr=true;**打开

2. Skew-Groupby优化：

   • 这种不需要借助内存，不需要创建hash table，但是需要进行两个MR，第一个MR按照随机数分区，将数据分散发送到Reduce，完成部分聚合，第二个MR按照分组字段分区，完成最终聚合。这个比较耗费时间
   • 通过**set hive.groupby.skewindata=true;**打开

具体情况具体分析，需要去设置相应的参数，打开优化方法

4.2、join操作导致的数据倾斜

未经优化的join操作，默认是使用common join算法。ap端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作。

如果关联字段的值分布不均，就可能导致大量相同的key进入同一Reduce，从而导致数据倾斜问题。

有三种解决思路：

-- 见讲义的第128-135页

1. map join：

   这个可以优化join，我们没有使用reduce，所以不会出现数据倾斜情况

   之所以没有用bucket map join，和sortbucket，是因为这俩需要的是分桶表，如果一开始不是分桶表

   我们还需要进行insert … select… 将原表插入到分桶表，这里也会发生数据倾斜

2. Skew join：

   这个适用于，一个倾斜一个不倾斜的表，就是一对多，其实大部分表也都是一对多的情况

   他这块会启动一个条件任务，如果碰到数据倾斜，会对单独的那个地方重新处理，先存放到hdfs，然后大的数据，也就是倾斜的数据，进行切片，小的那个数据，缓存到内存中，进行map join

   默认是关闭的

   而且它对两表中倾斜的key的数据量有要求，要求一张表中的倾斜key的数据量比较小（方便走mapjoin）。
   

3. 调整SQL语句：

   若参与join的两表均为大表，其中一张表的数据是倾斜的，此时也可通过以下方式对SQL语句进行相应的调整。

   -- 可以具体看讲义的前后过程图和笔记讲解，再第130-131页
   

   select *
   from(
       select                                           -- 打散操作
           concat(id,'_',cast(rand()*2 as int)) id,	-- 相当于后面跟的不是0 就是1
           value
       from A
   )ta
   join(
       select                                            -- 扩容操作
           concat(id,'_',0) id,
           value
       from B
       union all
       select
           concat(id,'_',1) id,
           value
       from B
   )tb
   on ta.id=tb.id;
   

5、任务并行度

5.1、map端并行度

Map端的并行度，也就是Map的个数。是由输入文件的切片数决定的。一般情况下，Map端的并行度无需手动调整。

以下特殊情况可考虑调整map端并行度：

1. 查询的表中存在大量小文件：

   默认参数是开的，使用Hive提供的CombineHiveInputFormat，多个小文件合并为一个切片，从而控制map task个数

2. map端有复杂的查询逻辑：

   比如where或者having操作，对应的是map端的过滤操作，在执行计划中也可以看到

   在计算资源充足的情况下，可考虑增大map端的并行度，令map task多一些，每个map task计算的数据少一些。

    -- 一个切片的最大值
   set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=256000000;
   
    -- 这个可以调小一点，切片就会多，并行度就上去了
   

5.2、reduce端并行度

Reduce端的并行度，也就是Reduce个数

可由用户自己指定，也可由Hive自行根据该MR Job输入的文件大小进行估算

【默认是自动估算的】

-- 可以看讲义的第136页。

这个自动估算reduce的并行度个数，其实是有点问题的，只不过mapreduce现在用的比较少了

所以没有继续优化了，但是可以看手写笔记这个为什么有问题

6、小文件合并

小文件合并优化，分为两个方面，分别是Map端输入的小文件合并，和Reduce端输出的小文件合并。

主要看reduce合并

默认的参数是关闭的

原理是根据计算任务输出文件的平均大小进行判断，若符合条件，则单独启动一个额外的任务进行合并

-- 可以看讲义的第138页

7、其他优化

下面这些优化，就是去看需不需要开关

• CBO优化：

  默认开启

• 谓词下推：

  默认开启

• 矢量化查询：

  默认开启

  不过有些情况没法用，这个hive会自动判断，不是所有数据类型都可以进行矢量查询，这个感兴趣可以去官网看

• Fetch抓取

  有三种模式，none、minimal、more

• 本地模式:

  需要调参，默认没有开启

• 并行执行：

  默认没有开启。是说不同的stage,即不同的mapreduce job并行工作

• 严格模式：

  通过设置某些参数可以防止危险操作