Hive优化2
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。
使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，
所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。
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基本原则：
1：尽量尽早地过滤数据，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
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.userid>10
? ? ?and B.userid<10
? ? ? ? and A.dt='20120417'
? ? ? ? and B.dt='20120417';
应该改写为：
select .... from (select .... from A
? ? ? ? ? ? ? ? ? where dt='201200417'
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? and userid>10
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ) a
join ( select .... from B
? ? ? ?where dt='201200417'
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?and userid < 10 ??
? ? ?) b
on a.key = b.key;
2：尽量原子化操作，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
drop table if exists tmp_table_1;
create table if not exists tmp_table_1 as
select ......;
?
drop table if exists tmp_table_2;
create table if not exists tmp_table_2 as
select ......;
?
drop table if exists result_table;
create table if not exists result_table as
select ......;
?
drop table if exists tmp_table_1;
drop table if exists tmp_table_2;
?
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3：单个SQL所起的JOB个数尽量控制在5个以下
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4：慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行，大小小于1M(扩容后可以适当放大)的表才能使用,小表要注意放在join的左边（目前TCL里面很多都小表放在join的右边）。
否则会引起磁盘和内存的大量消耗
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5：写SQL要先了解数据本身的特点，如果有join ,group操作的话，要注意是否会有数据倾斜
如果出现数据倾斜，应当做如下处理：
set hive.exec.reducers.max=200;
set mapred.reduce.tasks= 200;---增大Reduce个数
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000 ;--这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000; --这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.optimize.skewjoin=true;--如果是join 过程出现倾斜 应该设置为true
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6：如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%
insert overwite table tablename partition (dt= ....)
select ..... from (
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?select ... from A
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?union all
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?select ... from B
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?union all
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?select ... from C
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?) R
where ...;
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可以改写为：
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from A
WHERE ...;
?
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from B
WHERE ...;
?
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from C
WHERE ...;?
