Hive/HiveQL常用优化方法全面总结(下篇)

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3.0 2019.03.05 23:01* 字数 2611

本文接上篇(https://www.jianshu.com/p/8e2f2f0d4b6c)继续讲解Hive/HiveQL常用优化方法,按照目录,会从“优化SQL处理join数据倾斜”说起。

优化SQL处理join数据倾斜

上篇已经多次提到了数据倾斜,包括已经写过的sort by代替order by,以及group by代替distinct方法,本质上也是为了解决它。join操作更是数据倾斜的重灾区,需要多加注意。

空值或无意义值

这种情况很常见,比如当事实表是日志类数据时,往往会有一些项没有记录到,我们视情况会将它置为null,或者空字符串、-1等。如果缺失的项很多,在做join时这些空值就会非常集中,拖累进度。
因此,若不需要空值数据,就提前写where语句过滤掉。需要保留的话,将空值key用随机方式打散,例如将用户ID为null的记录随机改为负值:

select a.uid,a.event_type,b.nickname,b.age
from (
  select 
  (case when uid is null then cast(rand()*-10240 as int) else uid end) as uid,
  event_type from calendar_record_log
  where pt_date >= 20190201
) a left outer join (
  select uid,nickname,age from user_info where status = 4
) b on a.uid = b.uid;
单独处理倾斜key

这其实是上面处理空值方法的拓展,不过倾斜的key变成了有意义的。一般来讲倾斜的key都很少,我们可以将它们抽样出来,对应的行单独存入临时表中,然后打上一个较小的随机数前缀(比如0~9),最后再进行聚合。SQL语句与上面的相仿,不再赘述。

不同数据类型

这种情况不太常见,主要出现在相同业务含义的列发生过逻辑上的变化时。
举个例子,假如我们有一旧一新两张日历记录表,旧表的记录类型字段是(event_type int),新表的是(event_type string)。为了兼容旧版记录,新表的event_type也会以字符串形式存储旧版的值,比如'17'。当这两张表join时,经常要耗费很长时间。其原因就是如果不转换类型,计算key的hash值时默认是以int型做的,这就导致所有“真正的”string型key都分配到一个reducer上。所以要注意类型转换:

select a.uid,a.event_type,b.record_data
from calendar_record_log a
left outer join (
  select uid,event_type from calendar_record_log_2
  where pt_date = 20190228
) b on a.uid = b.uid and b.event_type = cast(a.event_type as string)
where a.pt_date = 20190228;
build table过大

有时,build table会大到无法直接使用map join的地步,比如全量用户维度表,而使用普通join又有数据分布不均的问题。这时就要充分利用probe table的限制条件,削减build table的数据量,再使用map join解决。代价就是需要进行两次join。举个例子:

select /*+mapjoin(b)*/ a.uid,a.event_type,b.status,b.extra_info
from calendar_record_log a
left outer join (
  select /*+mapjoin(s)*/ t.uid,t.status,t.extra_info
  from (select distinct uid from calendar_record_log where pt_date = 20190228) s
  inner join user_info t on s.uid = t.uid
) b on a.uid = b.uid
where a.pt_date = 20190228;

MapReduce优化

经典MR流程,不再赘述
调整mapper数

mapper数量与输入文件的split数息息相关,在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到split划分的具体逻辑。这里不贴代码,直接叙述mapper数是如何确定的。

  • 可以直接通过参数mapred.map.tasks(默认值2)来设定mapper数的期望值,但它不一定会生效,下面会提到。
  • 设输入文件的总大小为total_input_size。HDFS中,一个块的大小由参数dfs.block.size指定,默认值64MB或128MB。在默认情况下,mapper数就是:
    default_mapper_num = total_input_size / dfs.block.size
  • 参数mapred.min.split.size(默认值1B)和mapred.max.split.size(默认值64MB)分别用来指定split的最小和最大大小。split大小和split数计算规则是:
    split_size = MAX(mapred.min.split.size, MIN(mapred.max.split.size, dfs.block.size))
    split_num = total_input_size / split_size
  • 得出mapper数:
    mapper_num = MIN(split_num, MAX(default_num, mapred.map.tasks))

可见,如果想减少mapper数,就适当调高mapred.min.split.size,split数就减少了。如果想增大mapper数,除了降低mapred.min.split.size之外,也可以调高mapred.map.tasks
一般来讲,如果输入文件是少量大文件,就减少mapper数;如果输入文件是大量非小文件,就增大mapper数;至于大量小文件的情况,得参考下面“合并小文件”一节的方法处理。

调整reducer数

reducer数量的确定方法比mapper简单得多。使用参数mapred.reduce.tasks可以直接设定reducer数量,不像mapper一样是期望值。但如果不设这个参数的话,Hive就会自行推测,逻辑如下:

  • 参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer用来设定每个reducer能够处理的最大数据量,默认值1G(1.2版本之前)或256M(1.2版本之后)。
  • 参数hive.exec.reducers.max用来设定每个job的最大reducer数量,默认值999(1.2版本之前)或1009(1.2版本之后)。
  • 得出reducer数:
    reducer_num = MIN(total_input_size / reducers.bytes.per.reducer, reducers.max)

reducer数量与输出文件的数量相关。如果reducer数太多,会产生大量小文件,对HDFS造成压力。如果reducer数太少,每个reducer要处理很多数据,容易拖慢运行时间或者造成OOM。

合并小文件
  • 输入阶段合并
    需要更改Hive的输入文件格式,即参数hive.input.format,默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat,我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
    这样比起上面调整mapper数时,又会多出两个参数,分别是mapred.min.split.size.per.nodemapred.min.split.size.per.rack,含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值(默认都是100MB),则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。
  • 输出阶段合并
    直接将hive.merge.mapfileshive.merge.mapredfiles都设为true即可,前者表示将map-only任务的输出合并,后者表示将map-reduce任务的输出合并。
    另外,hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值,hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值,默认值都是1GB。如果平均大小不足的话,就会另外启动一个任务来进行合并。
启用压缩

压缩job的中间结果数据和输出数据,可以用少量CPU时间节省很多空间。压缩方式一般选择Snappy,效率最高。
要启用中间压缩,需要设定hive.exec.compress.intermediate为true,同时指定压缩方式hive.intermediate.compression.codecorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec。另外,参数hive.intermediate.compression.type可以选择对块(BLOCK)还是记录(RECORD)压缩,BLOCK的压缩率比较高。
输出压缩的配置基本相同,打开hive.exec.compress.output即可。

JVM重用

在MR job中,默认是每执行一个task就启动一个JVM。如果task非常小而碎,那么JVM启动和关闭的耗时就会很长。可以通过调节参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks来重用。例如将这个参数设成5,那么就代表同一个MR job中顺序执行的5个task可以重复使用一个JVM,减少启动和关闭的开销。但它对不同MR job中的task无效。

并行执行与本地模式

  • 并行执行
    Hive中互相没有依赖关系的job间是可以并行执行的,最典型的就是多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下,可以开启并行执行,即将参数hive.exec.parallel设为true。另外hive.exec.parallel.thread.number可以设定并行执行的线程数,默认为8,一般都够用。
  • 本地模式
    Hive也可以不将任务提交到集群进行运算,而是直接在一台节点上处理。因为消除了提交到集群的overhead,所以比较适合数据量很小,且逻辑不复杂的任务。
    设置hive.exec.mode.local.auto为true可以开启本地模式。但任务的输入数据总量必须小于hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认值128MB),且mapper数必须小于hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认值4),reducer数必须为0或1,才会真正用本地模式执行。

严格模式

所谓严格模式,就是强制不允许用户执行3种有风险的HiveQL语句,一旦执行会直接失败。这3种语句是:

  • 查询分区表时不限定分区列的语句;
  • 两表join产生了笛卡尔积的语句;
  • 用order by来排序但没有指定limit的语句。

要开启严格模式,需要将参数hive.mapred.mode设为strict。

采用合适的存储格式

在HiveQL的create table语句中,可以使用stored as ...指定表的存储格式。Hive表支持的存储格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro、ORC、Parquet等。
存储格式一般需要根据业务进行选择,在我们的实操中,绝大多数表都采用TextFile与Parquet两种存储格式之一。
TextFile是最简单的存储格式,它是纯文本记录,也是Hive的默认格式。虽然它的磁盘开销比较大,查询效率也低,但它更多地是作为跳板来使用。RCFile、ORC、Parquet等格式的表都不能由文件直接导入数据,必须由TextFile来做中转。
Parquet和ORC都是Apache旗下的开源列式存储格式。列式存储比起传统的行式存储更适合批量OLAP查询,并且也支持更好的压缩和编码。我们选择Parquet的原因主要是它支持Impala查询引擎,并且我们对update、delete和事务性操作需求很低。
这里就不展开讲它们的细节,可以参考各自的官网:
https://parquet.apache.org/
https://orc.apache.org/

结束

写了这么多,肯定有遗漏或错误之处,欢迎各位大佬批评指正。

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