hive 優化策略

explain[解釋執行計畫]

通過explain命令，可以檢視hive語句的操作情況，是否為慢查詢，是否走索引，一目了然

explain select sum(...) from table_name;

hive.exec.dynamic.partition.mode = strict       // 預設是strict

索引檔案格式優化

textfile, sequencefile, rcfile[可切分], orc[增強的rcfile], 和 parquet

壓縮

set hive.exec.compress.intermediate=true        // 設定mr中間資料可以進行壓縮，預設是false

set hive.exec.compress.output=true              // 設定mr輸出資料可以進行壓縮，預設是false

適用於小資料情況

hive.exec.mode.local.auto = true // 預設false

mapreduce.framework.name = local

job的輸入總大小要小於hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max // 預設是134217728

map任務的數量要小於hive.exec.mode.local.auto.input.files.max // 預設是4

reduce任務的數量要是1或者是0

8. jvm重用

set mapreduce.job.jvm.numtasks=5;               // 每個jvm能執行的任務數，預設是1，即為每乙個任務開乙個jvm，如果設為-1，則沒有限制

如果job之間沒有依賴，可以並行執行

hive.exec.parallel = true                       // 預設是false

set hive.exec.parallel.thread.number=16         // 預設是8，能夠並行執行的job數

select * from ... limit 1,2

hive.limit.optimize.enable = true               // 預設是false

動態mapjoin使用(/+ streamtable(table_name)/)

連線查詢表的大小從左到右依次增長

預設是true

set hive.auto.convert.join=true // 預設是true

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=600000000 // 預設是25000000，mapjoin的閥值，如果小表小於該值，則會將普通join[reduce join]轉為mapjoin

嚴格模式

啟用嚴格模式：

hive.mapred.mode = strict // deprecated

hive.strict.checks.large.query = true

2. 對分割槽表不指定分割槽進行查詢

3. 和資料量無關，只是乙個查詢模式

hive.strict.checks.type.safety = true

2. bigint和double之間的比較

hive.strict.checks.cartesian.product = true

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 256000000    // 每個reduce任務的位元組數，256m

hive.exec.reducers.max = 1009                       // reduce task的最大值，屬性為負數時，會使用該屬性

讓多個map/reduce多個例項併發執行

mapreduce.map.speculative = true                    // 預設是true

mapreduce.reduce.speculative = true                 // 預設是true

hive.multigroupby.singlereducer = true              // 預設是true

若多個groupby使用的是乙個公用的字段，則這些groupby可以生成乙個mr

hive.exec.rowoffset = true                          // 預設是false

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