3、Hive-sql优化，数据倾斜处理

一、Hive-sql 常用优化

MapReduce 流程：

Input->split->map->buffer(此处调整其大小)->spill->spill过多合并->merge->combine(减少reduce压力)->shuffle(copy、merge)->spill->disk->reduce->Output

1.1、常用参数设置

#增加reducer任务数量（拉取数量分流）
set mapred.reduce.tasks=20;

#在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false
set hive.exec.parallel=true;

#增加同一个sql允许并行任务的最大线程数
set hive.exec.parallel.thread.number=8;

#设置reducer内存大小
set mapreduce.reduce.memory.mb=4096;
set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3584m; -- -Xmx 设置堆的最大空间大小。

#设置执行引擎
set hive.execution.engine=mr; -- 执行MapReduce任务，也可以设置为spark
-- 设置内存大小
set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; -- reduce 设置的是 Container 的内存上限，这个参数由 NodeManager 读取并进行控制，当 Container 的内存大小超过了这个参数值，NodeManager 会负责 kill 掉 Container
set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx6144m; -- reduce Java 程序可以使用的最大堆内存数，要小于 mapreduce.reduce.memory.mb
set mapreduce.map.memory.mb=8192; -- map申请内存大小
set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6144m;

#动态分区设置，参考：https://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html
set hive.exec.dynamic.partition=true; 是开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 这个属性默认值是strict,就是要求分区字段必须有一个是静态的分区值，当前设置为nonstrict,那么可以全部动态分区

#其他
-- 开始负载均衡
set hive.groupby.skewindata=true
-- 开启map端combiner
set hive.map.aggr=true

1.2、mapjoin

#mapjoin相关设置，小表加载到内存，无reduce
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; -- 刷入内存表的大小(字节)。注意：设置太大也不会校验，所以要根据自己的数据集调整
set hive.auto.convert.join = true; -- 开启mapjoin，默认false
set hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage=0.6 ;--map join做group by操作时，可使用多大的内存来存储数据。若数据太大则不会保存在内存里，默认0.55
set hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage=0.90; -- 本地任务可以使用内存的百分比，默认值：0.90
-- 在设置成false时，可以手动的指定mapjoin /*+ MAPJOIN(c) */  。-->c：放到内存中的表
select /*+ MAPJOIN(c) */ * from user_install_status u
inner join country_dict c
on u.country=c.code
-- 如果不是做innerjoin， 做left join 、right join
-- A left join B,  把B放到内存
-- A right join B,  把A放到内存

1.3、小文件合并

产生原因：

• hive动态分区插入数据，分区数据量小，产生大量的小文件
• reduce数量越多，输出大量小文件
• 数据源本身就就是一些小文件

影响：

• MapReduce原理上理解，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，每个任务的初始化、启动、执行，都会消耗资源。
• 在HDFS中，每个小文件对象约占150byte，如果小文件过多会占用大量内存。这样NameNode内存容量限制了集群规模。

解决方案：

在hive里有两种比较常见的处理办法

第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的 inputsplit，减少map任务数

set mapred.max.split.size=256000000; # 每个 Map 最大分割大小

set mapred.min.split.size.per.node=256000000; # 一个节点上 split 的最小值

set  Mapred.min.split.size.per.rack=256000000; #一个交换机下 split的最小值

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; #执行 map 前进行小文件的合并

第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件

set hive.merge.mapfiles = true; # 是否合并Map输出文件

hive.merge.mapredfiles = false ; #是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False 

hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000;# 合并文件的大小 

1.4、JVM 重用

• MapReduce 执行过程中每个任务/task 会启用一个 JVM 来执行 map 和 reduce 任务,这时 JVM 的启动过程可能会造成资源的消耗，如果一个job包含大量的task任务的情况，此优化效果比较明显。通过参数 mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 来设置
• 默认情况下，它被设置为 +1，这意味着每个 Map/Reduce 任务都会启动一个新的JVM 。 相反，如果将它设置为 -1，那么可以通过无限数量的任务来使用 jvm 。 在这种情况下，任务连续执行一个，以使用相同的JVM 。
• 为每个task启动一个新的 JVM 将耗时1秒左右，对于运行时间较长（比如1分钟以上）的job影响不大，但如果都是时间很短的task，那么频繁启停JVM会有开销。
• 如果我们想使用JVM重用技术来提高性能，那么可以将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置成大于1的数。这表示属于同一job的顺序执行的task可以共享一个JVM，也就是说第二轮的map可以重用前一轮的JVM，而不是第一轮结束后关闭JVM，第二轮再启动新的JVM。
• 注意：
  • JVM重用技术不是指同一Job的两个或两个以上的task可以同时运行于同一JVM上，而是排队按顺序执行。
  • 如果task属于不同的job，那么JVM重用机制无效，不同job的task需要不同的JVM来运行。

1.5、常见 sql 优化

• 减少使用distinct
• 查询条件中减少使用函数
• 避免使用select *
• 多个union all可以使用insert into替换
• 尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑
• 减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段

二、数据倾斜

2.1、数据倾斜的表现

• 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
• 单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。

2.2、数据倾斜的解决方案

参数调节：

• 对于group by 产生倾斜的问题
  • 开启map端combiner：【set hive.map.aggr=true;】
  • 开启负载均衡：【set hive.groupby.skewindata=true;】
    • 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
    • 第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；
    • 第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。
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SQL 语句调节：

• 大小表Join：
  • 使用map join让小的维度表先进内存。在map端完成join，不经过reduce。
• 大表Join大表：
  • 非法数据太多，比如null，可以把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。
  • 如果null值不要，可以通过where条件筛选掉；
  • 将大量的非法数据转化成随机数+字符串，这样两个表的数据不会join在一起。
• count distinct大量相同特殊值：
  • count distinct时，将值为空的情况单独处理
  • 如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。
  • 如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。
  • 采用sum group by的方式来替换 count(distinct) 完成计算。
• 空值过多，集中到一个reduce处理--设置随机数(case when a.column is null then concat('test',rand()) else column end = b.column)或过滤。
• 特殊情况特殊处理：
  • 在业务逻辑优化效果的不大情况下，有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去
  • 比如：group by时维度过小，数据过于集中，数据自身倾斜，比如 北京的用户比其它地方的用户多很多
  • 此时可以把北京的数据单独处理：先把北京的数据分成N块，每块的数据进行局部统计，再将每块的局部统计结果进行汇总，最终统计出结果
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