• hive参数配置及任务优化


    一、hive常用参数

    0.常用参数

    --@Name:
    --@Description: 
    --@Type:全量加载
    --@Author:---
    --@CreateDate:
    --@Target:
    --@SourceTable:
    --@ModifyBy:
    --@ModifyDate:
    --@ModifyDesc:
    --@Copyright 
    --设置作业名
    set mapred.job.name = hive_xxx(${statisdate});
    --Map输入合并大小
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=300000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=100000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=100000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=100000000;
    set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
    --设置reduce数目
    set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer= 300000000;
    set hive.exec.reducers.max=300;
    --输出合并
    set hive.merge.mapfiles = true;
    set hive.merge.mapredfiles = true;
    set hive.merge.size.per.task = 128000000;
    set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
    --是否使用mapjoin
    set hive.auto.convert.join = false;
    --设置默认用户
    use xxx_db;

    1.任务名设置

    set mapreduce.job.name=xxxx(${statis_date})  # 方便定位具体任务

    2.输入合并参数设置

    set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=300000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=100000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=100000000;
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=100000000;
    set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;  --不进行小文件合并

     3.输出合并参数设置

    set hive.merge.mapfiles = true    #在Map-only的任务结束时合并小文件
    set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
    set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 #合并文件的大小
    set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge

    4.reduce设置

    set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer= 300000000;
    set hive.exec.reducers.max=300;
    set mapred.reduce.tasks=10; #固定reduce大小

    5.mapjoin参数设置

    set hive.auto.convert.join= false;   -- 是否开启mapjoin
    set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true ;  -- 是否将多个mj合并成一个
    set hive.auto.convert.join.nonconditionaltask.size = 1000000;  -- 多个mj合并后的大小(阈值)

    6.map端聚合

    set hive.map.aggr = true;

    7.mapreduce的物理内存、虚拟内存

    set mapreduce.map.memory.mb = 4096;
    set mapreduce.reduce.memory.mb = 4096;
    set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3278m;
    set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3278m;
    --------------------------------------------------- 
    -- set mapreduce.map.memory.mb = 4096;
    -- set mapreduce.reduce.memory.mb = 4096;
    -- 此参数设计必须在允许范围内
    -- yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192;
    -- yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024;
    --------------------------------------------------- 
    -- 堆内存设置要小于物理内存,一般设置为80%
    -- set mapreduce.map.java.opts=-Xmx1638m;
    -- set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3278m;
    --------------------------------------------------- 
    -- Application application_1409135750325_48141 failed 2 times due to AM Container for
    -- appattempt_1409135750325_48141_000002 exited with exitCode: 143 due to: Container
    -- [pid=4733,containerID=container_1409135750325_48141_02_000001] is running beyond physical memory limits.
    -- Current usage: 2.0 GB of 2 GB physical memory used; 6.0 GB of 4.2 GB virtual memory used. Killing container. 
    -- #虚拟内存打开:yarn.nodemanager.vmem-check-enabled=true
    -- 最大允许使用的虚拟内存=最大可使用的物理内存 * yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1
    -- #物理内存检查打开:yarn.nodemanager.pmem-check-enabled=true
    -- 两者中有一个超过允许最大内存,此container容器均会被杀
    ---------------------------------------------------

    8.动态分区

    set hive.exec.dynamic.partition=true;   
    set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;  # 非严格模式

    9. shuffle端内存溢出oom (BoundedByteArrayOutputStream)

    set mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.10;

    10.map段谓词下推

    set hive.optimize.ppd=true;

    11.并行执行

    set hive.exec.parallel=true;
    set hive.exec.parallel.thread.number=16;   # 并行度

     12.reduce申请资源时机

    mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps=0.05
    控制当map任务执行到哪个比例的时候就可以开始为reduce task申请资源
    
    mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps这个参数如果设置的过低,那么reduce就会过早地申请资源,造成资源浪费;
    如果这个参数设置的过高,比如为1,那么只有当map全部完成后,才为reduce申请资源,开始进行reduce操作,实际上是串行执行,不能采用并行方式充分利用资源。
    
    如果map数量比较多,一般建议提前开始为reduce申请资源。

    二、hive任务优化

    1.分区裁剪

    1.查询涉及分区表时,限制分区范围
    2.使用to_unix_timestamp代替unix_timestamp(),避免全表扫描

    2.列裁剪

    只读取查询中需要用到的列,忽略其他不关心的列
    Select * from table_test;
    Select field_1,field_2,… from table_test;
    Select * 跟select 所有字段是否一样?(网络IO,索引)

    3.合理设置map、reduce个数

    Map数:    splitSize=Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
    reduce数: reducers = Math.min(maxReducers, totalInputFileSize/bytesPerReducer)
    # 根据任务运行效率,调整map reduce处理数据量大小

    4.group by 优化

    set hive.map.aggr=true;
    select id,count(1) from test group by id;
    set hive.groupby.skewindata = true;
    •    先不按GroupBy字段分发,随机分发做一次聚合
    •    额外启动一轮job,拿前面聚合过的数据按GroupBy字段分发再算结果

    5.join优化

    大表跟小表之间join时,可打开mapjoin,将小表加载到内存中
    set hive.mapjoin.smalltable.filesize   25M
    set hive.auto.convert.join = true;
     ps:不能只看文件大小,决定使用使用mapjoin,容易导致OOM(字段、过滤、去重后的记录数跟文件大小)
    
    --map端join把小表读入内存
    set hive.exec.parallel=true;
    select /*+mapjoin(t2)*/
           t1.vendor_cd,
           t2.vendor_cd
    from (select vendor_cd
          from tmp_tt
         ) t1
    left outer join
         (select vendor_cd
          from tmp_tt
          limit 10
         ) t2
    on t1.vendor_cd=t2.vendor_cd
    limit 100;
    
    --控制map数,并且用mapjoin实现笛卡尔积
    set mapred.reduce.tasks=10;
    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;  --不进行小文件合并
    set hive.exec.parallel=true;
    select /*+mapjoin(t2)*/
           t1.vendor_cd,
           t2.vendor_cd
    from (select vendor_cd
          from tmp_tt
          distribute by vendor_cd
         ) t1
    left outer join
         (select vendor_cd
          from tmp_tt
          distribute by vendor_cd
         ) t2
    limit 100;

    6.数据倾斜

    --特殊倾斜值的处理(null值很多的时候)
    set hive.exec.parallel=true;
    select t1.vendor_cd,
           t2.vendor_cd
    from (select vendor_cd
          from tmp_tt
         ) t1
    left outer join
         (select vendor_cd
          from tmp_tt
         ) t2
    on nvl(t1.vendor_cd,concat('hive_',rand()))=t2.vendor_cd
    limit 100;
    --当心关联的类型是否一致,类型不一致可能会导致数据倾斜或者算出意想不到的结果 set hive.exec.parallel=true; select t1.vendor_cd, t2.vendor_cd from (select vendor_cd //int类型 from tmp_tt ) t1 left outer join (select vendor_cd //string类型 from tmp_tt ) t2 on cast(t1.vendor_cd as string)=t2.vendor_cd limit 100;
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