hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统
select * from user_table where id='1';
explain select * from user_table where id='1';
type为ALL，全表扫描的性能是最差的
explain 分析sql语句
使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而得知MySQL 是如何处理sql语句。
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| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
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id
select 查询的序列号，包含一组可以重复的数字，表示查询中执行sql语句的顺序。一般有三种情况：
第一种：id全部相同，sql的执行顺序是由上至下；
第二种：id全部不同，sql的执行顺序是根据id大的优先执行；
第三种：id既存在相同，又存在不同的。先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。
select_type
select 查询的类型，主要是用于区别普通查询，联合查询，嵌套的复杂查询
simple：简单的select 查询，查询中不包含子查询或者union
primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
subquery：在select或where 列表中包含了子查询
derived：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
union：若第二个select出现在union之后，则被标记为union，若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为：derived
union result：从union表获取结果的select
partitions
表所使用的分区，如果要统计十年公司订单的金额，可以把数据分为十个区，每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。
type
这是一个非常重要的参数，连接类型，常见的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。
性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。
index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。
range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。
ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。
eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，
const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可
possible_keys
显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null)，不一定被查询实际使用。仅供参考使用。
key
显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。
key_len
显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。
ref
显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
rows
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，值越大越不好。
extra
Using filesort： 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。
Using temporary： 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。
Using index： 表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering index），避免访问了表的数据行，效果不错！如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where，表示索引用来读取数据而非执行查找动作。
覆盖索引（Covering Index） ：也叫索引覆盖，就是select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件。
Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。
Using where： 表明使用了where 过滤
Using join buffer： 表明使用了连接缓存
impossible where： where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素
distinct： 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。
filtered
一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。
通过explain的参数介绍，我们可以得知:
1 表的读取顺序(id)
2 数据读取操作的操作类型(type)
3 哪些索引被实际使用(key)
4 表之间的引用(ref)
5 每张表有多少行被优化器查询(rows)
sql优化总结
索引是排好序且快速查找的数据结构. 目的是为了提高查找效率.
创建索引后,查询数据变快,但更新数据变慢
索引创建原则: 经常查询的字段适合创建索引,频繁需要更新的数据不适合创建索引
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1.构建Spark Application的运行环境,启动SparkContext
2.SparkContext向资源管理器Yarn申请运行Executor资源,并启动StandaloneExecutorbackend
3.Executor向SparkContext申请Task
4.SparkContext将应用程序分发给Executor
5.SparkContext构建成DAG图,提交DAG Scheduler分解成Stage,将Taskset发送给Task Scheduler,最后由TaskScheduler将Task发送给Executor运行
6.Task在Executor上运行,运行完释放所有资源
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spark配置参数详解:
- 在代码中SparkConf通过set()方法配置
val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]").setAppName("hello")
.set("spark.executor.memory", "1g")
val sc = new SparkContext(conf)
- spark shell和spark -submit中用--conf参数传入任何spark属性
spark-submit
--name "helloworld"
--master yarn --deploy-mode cluster
--num-executors 5
--executor-cores 4
--executor-memory 8G
--driver-memory 8G
--conf spark.locality.wait=10
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4g
--conf spark.serializer="org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"
--conf spark.streaming.backpressure.enabled=true
- 在conf/spark-defaults.conf配置文件
spark.master spark://5.6.7.8:7077
spark.executor.memory 512m
spark.eventLog.enabled true
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
上面sparkconf属性优先级: sparkconf>spark-submit>spark-defaults.conf
在http://
spark.kryoserializer.buffer.max.mb 64
Kryo序列化缓存允许的最大值。这个值必须大于你尝试序列化的对象
spark.task.maxFailures 4
Task的最大重试次数
spark.serializer org.apache.spark.serializer.JavaSerializer
序列化对象使用的类。默认的Java序列化类可以序列化任何可序列化的java对象但是它很慢。所有我们建议用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.locality.wait 3000
Spark数据本地性的。本参数是以毫秒为单位启动本地数据task的等待时间，如果超出就启动下一本地优先级别 的task。该设置同样可以应用到各优先级别的本地性之间（本地进程 -> 本地节点 -> 本地机架 -> 任意节点 ），当然，也可以通过spark.locality.wait.node等参数设置不同优先级别的本地性
spark.driver.memory 512m
driver进程使用的内存数
spark.driver.maxResultSize 1g
每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制。设置的值应该不小于1m，0代表没有限制。如果总大小超过这个限制，程序将会终止。大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误（依赖于spark.driver.memory和JVM中对象的内存消耗）
spark.driver.userClassPathFirst false
(实验性)当在driver中加载类时，是否用户添加的jar比Spark自己的jar优先级高。这个属性可以降低Spark依赖和用户依赖的冲突。它现在还是一个实验性的特征。
spark.driver.extraJavaOptions
传递给driver的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用--driver-class-path设置。
spark.executor.extraJavaOptions
传递给executors的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用SparkConf对象或者spark-submit脚本用到的spark-defaults.conf文件设置。堆内存可以通过spark.executor.memory设置
spark.shuffle.spill true
默认为true,通过将多出的数据写入磁盘来限制内存数
spark.shuffle.memoryFraction 0.2
shuffle中聚合和合并组操作使用的java堆内存占总内存的比重, 可以适当增大比如0.4