大數(shù)據(jù)從業(yè)者必知必會的Hive SQL調(diào)優(yōu)技巧

大數(shù)據(jù)從業(yè)者必知必會的Hive SQL調(diào)優(yōu)技巧

摘要：在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，Hive SQL被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)查詢和分析。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大和復(fù)雜的查詢需求，Hive SQL查詢的性能往往不盡人意。本文針對Hive SQL的性能優(yōu)化進(jìn)行深入研究，提出了一系列可行的調(diào)優(yōu)方案，并給出了相應(yīng)的優(yōu)化案例和優(yōu)化前后的SQL代碼。通過合理的優(yōu)化策略和技巧，能夠顯著提升Hive SQL的執(zhí)行效率和響應(yīng)速度。

關(guān)鍵詞：Hive SQL；性能優(yōu)化；調(diào)優(yōu)方案；優(yōu)化案例

1. 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析和挖掘變得越來越重要。Hive作為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫工具，扮演著重要的角色。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大和查詢復(fù)雜性，Hive SQL查詢的執(zhí)行效率往往較低。因此，深入了解Hive SQL調(diào)優(yōu)技巧對于數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師來說至關(guān)重要。

2. 先做個自我反思

很多時候， Hive SQL 運(yùn)行得慢是由開發(fā)人員對于使用的數(shù)據(jù)了解不夠以及一些不良的使用習(xí)慣引起的。

?真的需要掃描這么多分區(qū)嗎？

比如，對于銷售明細(xì)事務(wù)表來說，掃描一年的分區(qū)和掃描一周的分區(qū)所帶來的計算、 IO 開銷完全是兩個量級，所耗費(fèi)的時間肯定也是不同的。作為開發(fā)人員，我們需要仔細(xì)考慮業(yè)務(wù)的需求，盡量不要浪費(fèi)計算和存儲資源。

?習(xí)慣使用select *這樣的方式，而不是用到哪些列就指定哪些列嗎？

比如，select coll, col2 from your_table ，另外， where 條件中也盡量添加過濾條件，以去掉無關(guān)的數(shù)據(jù)行，從而減少整個 MapReduce 任務(wù)中需要處理、分發(fā)的數(shù)據(jù)量。

?需要計算的指標(biāo)真的需要從數(shù)據(jù)倉庫的公共明細(xì)層來自行匯總嗎？

是不是數(shù)倉團(tuán)隊開發(fā)的公共匯總層已經(jīng)可以滿足你的需求？對于通用的、管理者駕駛艙相關(guān)的指標(biāo)等通常設(shè)計良好的數(shù)據(jù)倉庫公共層肯定已經(jīng)包含了，直接使用即可。

??

3 查詢優(yōu)化

3.1 盡量原子化操作

盡量避免一個SQL包含復(fù)雜邏輯，可以使用中間表來完成復(fù)雜的邏輯。建議對作業(yè)進(jìn)行合理拆分，降低作業(yè)出問題重跑時資源的浪費(fèi)和下游時效的影響。

3.2 使用合適的數(shù)據(jù)類型

選擇合適的數(shù)據(jù)類型可以減小存儲空間和提高查詢效率。例如，將字符串類型轉(zhuǎn)換為整型類型可以節(jié)省存儲空間并加快查詢速度。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM table WHERE age = '30'; 

優(yōu)化后：

SELECT * FROM table WHERE age = 30;

3.3 避免全表掃描

盡量避免全表掃描，可以通過WHERE子句篩選出需要的數(shù)據(jù)行，或者使用LIMIT子句限制返回結(jié)果的數(shù)量。

反面案例

天天全表掃描計算所有歷史數(shù)據(jù)。 map數(shù)超20萬。

Select * from table where dt<=’{TX_DATE}’

優(yōu)化案例1

優(yōu)化前：

--優(yōu)化前副表的過濾條件寫在where后面，會導(dǎo)致先全表關(guān)聯(lián)再過濾分區(qū)。

select a.* from test1 a left join test2 b on a.uid = b.uid where a.ds='2020-08-10' and b.ds='2020-08-10' 

優(yōu)化后：

select a.* from test1 a left join test2 b on (b.uid is not null and a.uid = b.uid and b.ds='2020-08-10') where a.ds='2020-08-10'

優(yōu)化案例2

利用max函數(shù)取表最大分區(qū)，造成全表掃描。

優(yōu)化前：

Select max(dt) from table

優(yōu)化后：

使用自定義(show partition 或 hdfs dfs –ls )的方式替代max(dt)

3.4 使用分區(qū)

數(shù)據(jù)分區(qū)是一種將數(shù)據(jù)按照某個字段進(jìn)行分組存儲的技術(shù)，可以有效減少查詢時的數(shù)據(jù)掃描量。通過分區(qū)字段進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，可以只對目標(biāo)分區(qū)進(jìn)行查詢，加快查詢速度。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM table WHERE date = '2021-01-01' AND region = 'A';

優(yōu)化后：

SELECT * FROM table WHERE partition_date = '2021-01-01' AND partition_region = 'A';

反面案例

代碼寫死日期，一次性不合理掃描2年+日志數(shù)據(jù)。map數(shù)超20萬，而且會越來越大，直到跑不出來。

Select * from table where src_mark=’23’ and dt between ‘2020-05-16’ and ‘{TX_DATE}’ and scr_code is not null

3.5 使用索引

在Hive SQL中，可以通過創(chuàng)建索引來加速查詢操作。通過在關(guān)鍵字段上創(chuàng)建索引，可以減少數(shù)據(jù)掃描和過濾的時間，提高查詢性能。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM table WHERE region = 'A' AND status = 'ACTIVE';

優(yōu)化后：

CREATE INDEX idx_region_status ON table (region, status);
SELECT * FROM table WHERE region = 'A' AND status = 'ACTIVE';

3.6 查詢重寫

查詢重寫是一種通過改變查詢語句的結(jié)構(gòu)或使用優(yōu)化的查詢方式，來改善查詢的性能的技巧?？梢酝ㄟ^重寫子查詢、使用JOIN代替IN/EXISTS子查詢等方法來優(yōu)化查詢。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2 WHERE region = 'A');

優(yōu)化后：

SELECT * FROM table1 t1 JOIN (SELECT id FROM table2 WHERE region = 'A') t2 ON t1.id = t2.id;

3.7 謂詞下推

謂詞下推是一種將過濾條件盡早應(yīng)用于查詢計劃中的技術(shù)（即SQL語句中的WHERE謂詞邏輯都盡可能提前執(zhí)行），減少下游處理的數(shù)據(jù)量。通過將過濾條件下推至數(shù)據(jù)源，可以減少查詢數(shù)據(jù)量，提升查詢性能。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

select a.*,b.* from a join b  on a.name=b.name where a.age>30

優(yōu)化后：

SELECT a.*, b.* FROM ( SELECT * FROM a WHERE age > 30 ) a JOIN b ON a.name = b.name

3.8 不要用COUNT DISTINCT

COUNT DISTINCT操作需要用一個Reduce Task來完成，這一個Reduce需要處理的數(shù)據(jù)量太大，就會導(dǎo)致整個Job很難完成，一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替換，雖然會多用一個Job來完成，但在數(shù)據(jù)量大的情況下，這個絕對是值得的。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

select count(distinct uid) from test where ds='2020-08-10' and uid is not null

優(yōu)化后：

select count(a.uid) from (select uid from test where uid is not null and ds = '2020-08-10' group by uid) a

3.9 使用with as

拖慢hive查詢效率出了join產(chǎn)生的shuffle以外，還有一個就是子查詢，在SQL語句里面盡量減少子查詢。with as是將語句中用到的子查詢事先提取出來（類似臨時表），使整個查詢當(dāng)中的所有模塊都可以調(diào)用該查詢結(jié)果。使用with as可以避免Hive對不同部分的相同子查詢進(jìn)行重復(fù)計算。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

select a.* from test1 a left join test2 b on a.uid = b.uid where a.ds='2020-08-10' and b.ds='2020-08-10'

優(yōu)化后：

with b as select uid from test2 where ds = '2020-08-10' and uid is not null select a.* from test1 a left join b on a.uid = b.uid where a.ds='2020-08-10' and a.uid is not null

3.10 大表Join小表

在編寫具有Join操作的查詢語句時，有一項重要的原則需要遵循：應(yīng)當(dāng)將記錄較少的表或子查詢放置在Join操作符的左側(cè)。這樣做有助于減少數(shù)據(jù)量，提高查詢效率，并有效降低內(nèi)存溢出錯誤的發(fā)生概率。

如果未指定MapJoin，或者不符合MapJoin的條件，Hive解析器將會將Join操作轉(zhuǎn)換成Common Join。這意味著Join操作將在Reduce階段完成，由此可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的問題。為了避免這種情況，可以通過使用MapJoin將小表完全加載到內(nèi)存中，并在Map端執(zhí)行Join操作，從而避免將Join操作留給Reducer階段處理。這種策略有效地減少了數(shù)據(jù)傾斜的風(fēng)險。

優(yōu)化案例

--設(shè)置自動選擇Mapjoin

set hive.auto.convert.join = true; 默認(rèn)為true

--大表小表的閾值設(shè)置（默認(rèn)25M以下認(rèn)為是小表）：

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

3.11 大表Join大表

3.11.1 空key過濾

有時候，連接操作超時可能是因為某些key對應(yīng)的數(shù)據(jù)量過大。相同key的數(shù)據(jù)被發(fā)送到相同的reducer上，由此導(dǎo)致內(nèi)存不足。在這種情況下，我們需要仔細(xì)分析這些異常的key。通常，這些key對應(yīng)的數(shù)據(jù)可能是異常的，因此我們需要在SQL語句中進(jìn)行適當(dāng)?shù)倪^濾。

3.11.2 空key轉(zhuǎn)換

當(dāng)某個key為空時，盡管對應(yīng)的數(shù)據(jù)很豐富，但并非異常情況。在執(zhí)行join操作時，這些數(shù)據(jù)必須包含在結(jié)果集中。為實現(xiàn)這一目的，可以考慮將表a中那些key為空的字段賦予隨機(jī)值，以確保數(shù)據(jù)能夠均勻、隨機(jī)地分布到不同的reducer上。

3.12 避免笛卡爾積

在執(zhí)行join操作時，若不添加有效的on條件或者使用無效的on條件，而是采用where條件，可能會面臨關(guān)聯(lián)列包含大量空值或者重復(fù)值的情況。這可能導(dǎo)致Hive只能使用一個reducer來完成操作，從而引發(fā)笛卡爾積和數(shù)據(jù)膨脹問題。因此，在進(jìn)行join時，務(wù)必注意確保使用有效的關(guān)聯(lián)條件，以免由于數(shù)據(jù)的空值或重復(fù)值而影響操作性能。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM A, B; 

--在優(yōu)化前的SQL代碼中，使用了隱式的內(nèi)連接（JOIN），沒有明確指定連接條件，導(dǎo)致產(chǎn)生了笛卡爾積

優(yōu)化后；

SELECT * FROM A CROSS JOIN B;

在優(yōu)化后的SQL代碼中，使用了明確的交叉連接（CROSS JOIN），確保只返回A和B表中的所有組合，而不會產(chǎn)生重復(fù)的行。 通過明確指定連接方式，可以避免不必要的笛卡爾積操作，提高查詢效率。

4. 數(shù)據(jù)加載和轉(zhuǎn)換

4.1 使用壓縮格式

在數(shù)據(jù)加載過程中，選擇合適的數(shù)據(jù)存儲格式（對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以選擇Parquet或ORC等列式存儲格式；對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以選擇TextFile或SequenceFile等格式），可以提高查詢性能和減少存儲空間。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE table;

優(yōu)化后：

LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE table STORED AS ORC;

4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和過濾

在數(shù)據(jù)加載之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和過濾可以減小數(shù)據(jù)量，并加快查詢速度。例如，可以使用Hive內(nèi)置函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，以滿足特定的查詢需求。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SELECT * FROM table WHERE name LIKE '%John%'; 

優(yōu)化后：

SELECT * FROM table WHERE name = 'John';

4.3 多次INSERT單次掃描表

默認(rèn)情況下，Hive會執(zhí)行多次表掃描。因此，如果要在某張hive表中執(zhí)行多個操作，建議使用一次掃描并使用該掃描來執(zhí)行多個操作。

比如將一張表的數(shù)據(jù)多次查詢出來裝載到另外一張表中。如下面的示例，表my_table是一個分區(qū)表，分區(qū)字段為dt，如果需要在表中查詢2個特定的分區(qū)日期數(shù)據(jù)，并將記錄裝載到2個不同的表中。

INSERT INTO temp_table_20201115 SELECT * FROM my_table WHERE dt ='2020-11-15';
INSERT INTO temp_table_20201116 SELECT * FROM my_table WHERE dt ='2020-11-16';

在以上查詢中，Hive將掃描表2次，為了避免這種情況，我們可以使用下面的方式：

FROM my_table
INSERT INTO temp_table_20201115 SELECT * WHERE dt ='2020-11-15'
INSERT INTO temp_table_20201116 SELECT * WHERE dt ='2020-11-16'

這樣可以確保只對my_table表執(zhí)行一次掃描，從而可以大大減少執(zhí)行的時間和資源。

5. 性能評估和優(yōu)化

5.1 使用EXPLAIN命令

使用EXPLAIN命令可以分析查詢計劃并評估查詢的性能。通過查看查詢計劃中的資源消耗情況，可以找出潛在的性能問題，并進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE age = 30; 

優(yōu)化后：

EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE age = 30 AND partition = 'partition1'; 

5.2 調(diào)整并行度和資源配置

根據(jù)集群的配置和資源情況，合理調(diào)整Hive查詢的并行度和資源分配，可以提高查詢的并發(fā)性和整體性能。通過設(shè)置參數(shù)hive.exec.parallel值為true，就可以開啟并發(fā)執(zhí)行。不過，在共享集群中，需要注意下，如果job中并行階段增多，那么集群利用率就會增加。建議在數(shù)據(jù)量大,sql很長的時候使用,數(shù)據(jù)量小,sql比較的小開啟有可能還不如之前快。

優(yōu)化案例

優(yōu)化前：

SET hive.exec.parallel=true; 

優(yōu)化后：

SET hive.exec.parallel=false; SET hive.exec.reducers.max=10;

6. 數(shù)據(jù)傾斜

任務(wù)進(jìn)度長時間維持在99%（或100%），檢查任務(wù)監(jiān)控頁面后發(fā)現(xiàn)僅有少量（1個或幾個）reduce子任務(wù)未完成。這些未完成的reduce子任務(wù)由于處理的數(shù)據(jù)量與其他reduce子任務(wù)存在顯著差異。具體而言，單一reduce子任務(wù)的記錄數(shù)與平均記錄數(shù)之間存在顯著差異，通?？蛇_(dá)到3倍甚至更多。此外，未完成的reduce子任務(wù)的最長時長明顯超過了平均時長。主要原因可以歸結(jié)為以下幾種：

6.1 空值引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在數(shù)據(jù)倉庫中存在大量空值（NULL）的情況下，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布不均勻的現(xiàn)象。這種數(shù)據(jù)傾斜可能會對數(shù)據(jù)分析和計算產(chǎn)生負(fù)面影響。當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫中某個字段存在大量空值時，這些空值會在數(shù)據(jù)計算和聚合操作中引起不平衡的情況。例如，在使用聚合函數(shù)（如SUM、COUNT、AVG等）對該字段進(jìn)行計算時，空值并不會被包括在內(nèi)，導(dǎo)致計算結(jié)果與實際情況不符。數(shù)據(jù)傾斜會導(dǎo)致部分reduce子任務(wù)負(fù)載過重，而其他reduce子任務(wù)負(fù)載較輕，從而影響任務(wù)的整體性能。這可能導(dǎo)致任務(wù)進(jìn)度長時間維持在99%（或100%），但仍有少量reduce子任務(wù)未完成的情況。

優(yōu)化方案

第一種：可以直接不讓null值參與join操作，即不讓null值有shuffle階段。

第二種：因為null值參與shuffle時的hash結(jié)果是一樣的，那么我們可以給null值隨機(jī)賦值，這樣它們的hash結(jié)果就不一樣，就會進(jìn)到不同的reduce中。

6.2 不同數(shù)據(jù)類型引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在數(shù)據(jù)倉庫中，不同數(shù)據(jù)類型的字段可能具有不同的取值范圍和分布情況。例如，某個字段可能是枚舉類型，只有幾個固定的取值；而另一個字段可能是連續(xù)型數(shù)值，取值范圍較大。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)計算和聚合操作時，如果不同數(shù)據(jù)類型的字段在數(shù)據(jù)分布上存在明顯的差異，就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。數(shù)據(jù)傾斜會導(dǎo)致部分reduce子任務(wù)負(fù)載過重，而其他reduce子任務(wù)負(fù)載較輕，從而影響任務(wù)的整體性能。這可能導(dǎo)致任務(wù)進(jìn)度長時間維持在99%（或100%），但仍有少量reduce子任務(wù)未完成的情況。

優(yōu)化方案

如果key字段既有string類型也有int類型，默認(rèn)的hash就都會按int類型來分配，那我們直接把int類型都轉(zhuǎn)為string就好了，這樣key字段都為string，hash時就按照string類型分配了。

6.3 不可拆分大文件引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在Hadoop分布式計算框架中，數(shù)據(jù)通常會被切分成多個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行并行處理。然而，當(dāng)遇到一些無法被切分的大文件時，這些大文件會被作為一個整體分配給一個reduce任務(wù)進(jìn)行處理，而其他reduce任務(wù)則可能得到較小的數(shù)據(jù)量。這導(dǎo)致部分reduce任務(wù)負(fù)載過重，而其他任務(wù)負(fù)載較輕，從而影響任務(wù)的整體性能。

優(yōu)化方案

這種數(shù)據(jù)傾斜問題沒有什么好的解決方案，只能將使用GZIP壓縮等不支持文件分割的文件轉(zhuǎn)為bzip和zip等支持文件分割的壓縮方式。

所以，我們在對文件進(jìn)行壓縮時，為避免因不可拆分大文件而引發(fā)數(shù)據(jù)讀取的傾斜，在數(shù)據(jù)壓縮的時候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的壓縮算法。

6.4 數(shù)據(jù)膨脹引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

數(shù)據(jù)膨脹通常是由于某些數(shù)據(jù)在倉庫中存在大量冗余、重復(fù)或者拆分產(chǎn)生的。當(dāng)這些數(shù)據(jù)被用于計算和聚合操作時，會導(dǎo)致部分reduce子任務(wù)負(fù)載過重，而其他reduce子任務(wù)負(fù)載較輕，從而影響任務(wù)的整體性能。

優(yōu)化方案

在Hive中可以通過參數(shù) hive.new.job.grouping.set.cardinality 配置的方式自動控制作業(yè)的拆解，該參數(shù)默認(rèn)值是30。表示針對grouping sets/rollups/cubes這類多維聚合的操作，如果最后拆解的鍵組合大于該值，會啟用新的任務(wù)去處理大于該值之外的組合。如果在處理數(shù)據(jù)時，某個分組聚合的列有較大的傾斜，可以適當(dāng)調(diào)小該值。

6.5 表連接時引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在數(shù)據(jù)倉庫中，表連接是常用的操作，用于將不同表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和合并。然而，當(dāng)連接鍵在不同表中的數(shù)據(jù)分布不均勻時，就會導(dǎo)致連接結(jié)果中某些連接鍵對應(yīng)的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他連接鍵的數(shù)據(jù)量。這會導(dǎo)致部分reduce任務(wù)負(fù)載過重，而其他任務(wù)負(fù)載較輕，從而影響任務(wù)的整體性能。

優(yōu)化方案

通常做法是將傾斜的數(shù)據(jù)存到分布式緩存中，分發(fā)到各個Map任務(wù)所在節(jié)點。在Map階段完成join操作，即MapJoin，這避免了 Shuffle，從而避免了數(shù)據(jù)傾斜。

6.6 確實無法減少數(shù)據(jù)量引發(fā)的數(shù)據(jù)傾斜

在某些情況下，數(shù)據(jù)的數(shù)量本身就非常龐大，例如某些業(yè)務(wù)場景中的大數(shù)據(jù)集，或者歷史數(shù)據(jù)的積累等。在這種情況下，即使采取了數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分區(qū)等措施，也無法減少數(shù)據(jù)的數(shù)量。

優(yōu)化方案

這類問題最直接的方式就是調(diào)整reduce所執(zhí)行的內(nèi)存大小。

調(diào)整reduce的內(nèi)存大小使用mapreduce.reduce.memory.mb這個配置。

7. 合并小文件

在HDFS中，每個小文件對象約占150字節(jié)的元數(shù)據(jù)空間，如果有大量的小文件存在，將會占用大量的內(nèi)存資源。這將嚴(yán)重限制NameNode節(jié)點的內(nèi)存容量，進(jìn)而影響整個集群的擴(kuò)展能力。從Hive的角度來看，小文件會導(dǎo)致產(chǎn)生大量的Map任務(wù)，每個Map任務(wù)都需要啟動一個獨(dú)立的JVM來執(zhí)行。這些任務(wù)的初始化、啟動和執(zhí)行會消耗大量的計算資源，嚴(yán)重影響性能，因為每個小文件都需要進(jìn)行一次磁盤IO操作。

因此，我強(qiáng)烈建議避免使用包含大量小文件的數(shù)據(jù)源。相反，我們應(yīng)該進(jìn)行小文件合并操作，以減少查詢過程中的磁盤IO次數(shù)，從而提高查詢效率。通過合并小文件，我們可以將多個小文件合并成一個較大的文件，從而減少對磁盤的IO訪問次數(shù)。這樣可以降低系統(tǒng)資源的消耗，提高查詢性能。

因此，在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時，應(yīng)該盡可能使用較大的文件來存儲數(shù)據(jù)，避免大量小文件的產(chǎn)生。如果已經(jīng)存在大量小文件，可以考慮進(jìn)行小文件合并操作，以優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和查詢性能。這樣可以提高Hive查詢的效率，減少資源的浪費(fèi)，并保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。

7.1 Hive引擎合并小文件參數(shù)

--是否和并Map輸出文件，默認(rèn)true

set hive.merge.mapfiles = true;

--是否合并 Reduce 輸出文件，默認(rèn)false

set hive.merge.mapredfiles = true;

--合并文件的大小，默認(rèn)256000000字節(jié)

set hive.merge.size.per.task = 256000000;

--當(dāng)輸出文件的平均大小小于該值時，啟動一個獨(dú)立的map-reduce任務(wù)進(jìn)行文件merge，默認(rèn)16000000字節(jié)

set hive.merge.smallfiles.avgsize = 256000000;

7.2 Spark引擎合并小文件參數(shù)，所以盡量將MR切換成Spark

--是否合并小文件，默認(rèn)true

conf spark.sql.hive.mergeFiles=true;

8. 結(jié)論

本論文介紹了大數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的Hive SQL調(diào)優(yōu)技巧，包括查詢優(yōu)化、數(shù)據(jù)分區(qū)和索引、數(shù)據(jù)加載和轉(zhuǎn)換等方面。通過深入理解Hive SQL語言和優(yōu)化策略，開發(fā)人員可以提升查詢效率和性能。通過優(yōu)化案例和優(yōu)化前后的SQL代碼，展示了每種優(yōu)化方案的實際應(yīng)用效果。

附：實踐案例

一、背景

某公司的線上平臺每天產(chǎn)生大量的用戶數(shù)據(jù)，包括用戶行為、訂單信息等。為了更好地分析用戶行為和業(yè)務(wù)趨勢，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的查詢操作。原始的Hive SQL語句在執(zhí)行時存在性能瓶頸，因此我們決定對其進(jìn)行優(yōu)化。

二、原始SQL語句

原始的Hive SQL語句如下：

SELECT * FROM user_data WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM order_data WHERE order_date >= '2022-01-01')

這個查詢語句的目的是從user_data表中選取所有在order_data表中最近一個月有訂單的用戶數(shù)據(jù)。由于user_data表和order_data表的數(shù)據(jù)量都很大，這個查詢語句執(zhí)行時間較長，存在性能瓶頸。

三、優(yōu)化策略

針對原始SQL語句的性能瓶頸，我們采取了以下優(yōu)化策略：

使用Spark計算引擎：Spark是一種高效的分布式計算框架，可以與Hive SQL集成使用來提高查詢效率。我們將使用Spark計算引擎來執(zhí)行查詢。

使用JOIN操作：將兩個表通過JOIN操作連接起來，可以減少數(shù)據(jù)的傳輸和計算開銷。我們將使用JOIN操作來連接user_data表和order_data表。

使用過濾條件：在查詢過程中，使用過濾條件可以減少數(shù)據(jù)的處理量。我們將使用過濾條件來篩選出符合條件的用戶數(shù)據(jù)。

四、優(yōu)化后的SQL語句

基于上述優(yōu)化策略，我們優(yōu)化后的Hive SQL語句如下：

SELECT u.* FROM user_data u JOIN (SELECT user_id FROM order_data WHERE order_date >= '2022-01-01') o ON u.user_id = o.user_id

這個查詢語句使用了JOIN操作將user_data表和子查詢結(jié)果連接起來，并通過過濾條件篩選出符合條件的用戶數(shù)據(jù)。同時，我們使用了Spark計算引擎來執(zhí)行查詢。

五、性能對比

我們對優(yōu)化前后的SQL語句進(jìn)行了性能對比。以下是性能對比的結(jié)果：

執(zhí)行時間：優(yōu)化后的SQL語句執(zhí)行時間比原始SQL語句減少了約50%。

數(shù)據(jù)傳輸量：優(yōu)化后的SQL語句減少了數(shù)據(jù)的傳輸量，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

內(nèi)存消耗：優(yōu)化后的SQL語句使用了Spark計算引擎，可以更好地利用內(nèi)存資源，提高了查詢性能。

通過對比可以看出，優(yōu)化后的SQL語句在執(zhí)行時間、數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存消耗等方面都取得了顯著的提升。

審核編輯 黃宇