HiveSql效能優化

一、解決資料傾斜

1. 過濾掉null部分

key值存在大量空欄位，會hash到同一reduce，造成reduce長尾，將null 值過濾掉

舉例： select user_id from logs where statdate = '20170815' where user_id is not null;

set hive.optimize.skewjoin = true;

set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold (default = 100000);

set hive.groupby.skewindata=true;

1. 合理設定reduce的個數

set mapred.reduce.tasks = 15;

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 10; （重用次數）

節約jvm 啟動的時間

set hive.exec.parallel=true; 預設並行度為 8，可以通過 hive.exec.parallel.thread.number引數調整

在有些情況下job之間是可以並行的，典型的就是子查詢。

當需要執行多個子查詢union all或者join操作的時候，job間並行就可以使用了。

例：如下可以並行的場景

select * from   

(  select count(*) from logs   
where log_date = 20170801 and item_id = 1  
union all   
select count(*) from logs   
where log_date = 20170802 and item_id = 2  
union all   
select count(*) from logs   
where log_date = 20170803 and item_id = 3  
)t;

hive sql優化整理

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