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seo优化人员_中华香烟网上商城_朋友圈产品推广文案_秦皇岛网站seo

2024/11/16 14:28:00 来源：https://blog.csdn.net/qq_45917176/article/details/143082666  浏览:  次   关键词：seo优化人员_中华香烟网上商城_朋友圈产品推广文案_秦皇岛网站seo
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Hive性能优化及Hive3新特性

Hive表设计优化

Hive查询基本原理

Hive的设计思想是通过元数据解析描述将HDFS上的文件映射成表

基本的查询原理是当用户通过HQL语句对Hive中的表进行复杂数据处理和计算时，默认将其转换为分布式计算 MapReduce程序对HDFS中的数据进行读取处理的过程。

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分区表结构设计
create table t_all_hero_part(id int,name string,hp_max int,mp_max int,attack_max int,defense_max int,attack_range string,role_main string,role_assist string
) partitioned by (role string)
row format delimited
fields terminated by "\t";-- 分区表   先基于分区过滤，再查询；基于分区扫描，避免全表扫描，大大提高查询效率；若查询时使用的不是分区字段，将无任何意义
explain extended select count(*) from t_all_hero_part where role="sheshou" and hp_max>6000;

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分桶表结构设计

Hive中Join的问题

  • 默认情况下，Hive底层是通过MapReduce来实现的;
  • MapReduce在处理数据之间join的时候有两种方式：MapJoin、ReduceJoin，其中MapJoin效率较高;
  • 如果有两张非常大的表要进行Join，底层无法使用MapJoin提高Join的性能，只能走默认的ReduceJoin;
  • 而ReduceJoin必须经过Shuffle过程，相对性能比较差，而且容易产生数据倾斜。

分桶表设计

  • 如果有两张表按照相同的划分规则【比如按照Join的关联字段】将各自的数据进行划分;
  • 在Join时，就可以实现Bucket与Bucket的Join，避免不必要的比较，减少笛卡尔积数量。

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-- 开启分桶SMB(Sort-Merge-Bucket) join
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;select * from t_usa_covid19_bucket;-- 分桶表创建
create table tb_emp02(empno string,ename string,job string,managerid string,hiredate string,salary double,jiangjin double,deptno string
)clustered by(deptno) sorted by(deptno asc) into 3 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';create table tb_dept02(deptno string,dname string,loc string
)clustered by(deptno) sorted by (deptno asc) into 3 buckets
row format delimited fields terminated by ',';

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索引的设计及注意事项

Hive中的索引

  • 在传统的关系型数据库例如MySQL、0racle中，为了提高数据的查询效率，可以为表中的字段单独构建索引，查询时，可以基于字段的索引快速的实现查询、过滤等操作。

  • Hive中也同样提供了索引的设计,允许用户为字段构建索引，提高数据的査询效率，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键索引。

  • Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率。

  • 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，分桶和索引常常是优于分区的；

  • 而分桶由于SMB Join对关联键（join字段）要求严格，所以并不是总能生效；

  • 注意：官方明确表示，索引功能支持是从Hive0.7版本开始，到Hive3.0不再支持。

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Hive中索引的基本原理

​ 当为某张表的某个字段创建索引时，Hive中会自动创建一张索引表，该表记录了该字段的每个值与数据实际物理位置之间的关系，例如数据所在的HDFS文件地址，以及所在文件中偏移量offset等信息

Hive索引目的

​ 提高Hive表指定列的查询速度。没有索引时，类似WHERE tab1.col1 = 10的查询，Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的行，但是如果在字段col1上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。

-- 为表中的userid构建索引
create index idx_user_id_login on table tb_login_part(userid)
-- 索引类型为Compact，Hive支持Compact和Bitmap类型，存储的索引内容不同
as 'COMPACT'
-- 延迟构建索引
with deferred rebuild;

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-- 构建索引
alter index idx_user_id_login on tb_login_part rebuild;-- 查看索引结构
desc default__tb_login_part_idx_user_id_login__;

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-- 查看索引内容
select * from default__tb_login_part_idx_user_id_login__;

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Hive索引的问题

  • Hive构建索引的过程是通过一个MapReduce程序来实现的
  • 每次Hive中原始数据表的数据发生更新时，索引表不会自动更新;
  • 必须手动执行一个alter index命令来实现通过MapReduce更新索引表，导致整体性能较差，维护相对繁琐
  • 实际工作场景中，一般不推荐使用HiveIndex，推荐使用0RC文件格式中的索引、物化视图来代替Hive Index提高查询性能。

Hive表数据优化

文件格式
概述

Hive数据存储的本质还是HDFS，所有的数据读写都基于HDFS的文件来实现;

为了提高对HDFS文件读写的性能，Hive提供了多种文件存储格式：TextFile、SequenceFile、0RC、Parquet等

不同的文件存储格式具有不同的存储特点，有的可以降低存储空间，有的可以提高查询性能。

Hive的文件格式在建表时指定，默认是TextFile。

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官方文档：Apache Hive - Storage Formats

除了文件格式TextFile可以额外使用load命令插入数据外，其余格式均只能采用insert+select动态插入数据

文件格式-TextFile
  • TextFile是Hive中默认的文件格式，存储形式为按行存储。
  • 工作中最常见的数据文件格式就是TextFile文件，几乎所有的原始数据生成都是TextFile格式，所以Hive设计时考虑到为了避免各种编码及数据错乱的问题，选用了TextFile作为默认的格式。
  • 建表时不指定存储格式即为TextFile，导入数据时把数据文件拷贝至HDFS不进行处理。

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文件格式-SequenceFile
  • SequenceFile是Hadoop里用来存储序列化的键值对即二进制的一种文件格式。
  • SequenceFile文件也可以作为MapReduce作业的输入和输出，hive也支持这种格式。

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文件格式-Parquet
  • Parquet是一种支持嵌套结构的列式存储文件格式，最早是由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache孵化器里毕业成为Apache顶级项目。
  • 是一种支持嵌套数据模型对的列式存储系统，作为大数据系统中0LAP查询的优化方案，它已经被多种查询引擎原生支持，并且部分高性能引擎将其作为默认的文件存储格式。
  • 通过数据编码和压缩，以及映射下推和谓词下推功能，Parquet的性能也较之其它文件格式有所提升。

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文件格式-ORC
  • 0RC(0ptimizedRc File)文件格式也是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式；
  • 它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度；
  • 2015年0RC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。
  • 0RC不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。
  • 0RC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Hive、Spark SQL、Presto等查询引擎支持。

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数据压缩
概述
  • Hive底层运行llapReduce程序时，磁盘I/O操作、网络数据传输、shuffle和merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，
  • 鉴于磁盘I/0和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/0和网络传输非常有帮助。
  • Hive压缩实际上说的就是MapReduce的压缩。

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  • 压缩的优点

    • 减小文件存储所占空间

    • 加快文件传输效率，从而提高系统的处理速度

    • 降低IO读写的次数

  • 压缩的缺点

    • 使用数据时需要先对文件解压，加重CPU负荷，压缩算法越复杂，解压时间越长
Hive中压缩

  • Hive中的压缩就是使用了Hadoop中的压缩实现的，所以Hadoop中支持的压缩在Hive中都可以直接使用。

  • Hadoop中支持的压缩算法：

    在这里插入图片描述

  • 要想在Hive中使用压缩，需要对MapReduce和Hive进行相应的配置。

  • Hadoop中各种压缩算法性能对比

    在这里插入图片描述

Hive中压缩配置
-- 开启hive中间传输数据压缩功能
-- 1)开启hive中间传输数据压缩功能
set hive.exec.compress.intermediate=true;
-- 2)开启mapreduce中map输出压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
-- 3)设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;-- 开启Reduce输出阶段压缩
-- 1)开启hive最终输出数据压缩功能
set hive.exec.compress.output=true;
-- 2)开启mapreduce最终输出数据压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
-- 3)设置mapreduce最终数据输出压缩方式
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
-- 4)设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
Hive中压缩测试

测试1：

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测试2：

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存储优化
避免小文件生成
  • Hive的存储本质还是HDFS，HDFS是d不利于小文件存储的，因为每个小文件会产生一条元数据信息，并且不利用MapReduce的处理，MapReduce中每个小文件会启动一个MapTask计算处理，导致资源的浪费，所以在使用Hive进行处理分析时，要尽量避免小文件的生成。
  • Hive中提供了一个特殊的机制，可以自动的判断是否是小文件，如果是小文件可以自动将小文件进行合并。
-- 如果hive的程序，只有maptask，将MapTask产生的所有小文件进行合并
set hive.merge.mapfiles=true;
-- 如果hive的程序，有Map和ReduceTask,将ReduceTask产生的所有小文件进行合并
set hive.merge.mapredfiles=true;
-- 每一个合并的文件的大小(244M)
set hive.merge.size.per.task=256000000
-- 平均每个文件的大小，如果小于这个值就会进行合并(15M)
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
合并小文件
  • 如果遇到数据处理的输入是小文件的情况，怎么解决呢？
  • Hive中也提供一种输入类CombineHiveInputFormat，用于将小文件合并以后，再进行处理。
-- 设置Hive中底层MapReduce读取数据的输入类：将所有文件合并为一个大文件作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.gl.io.CombineHiveInputFormat;

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ORC文件索引
  • 在使用ORC文件时，为了加快读取0RC文件中的数据内容，0RC提供了两种索引机制：Row Group Index和Bloom Filter Index可以帮助提高查询0RC文件的性能。
  • 当用户写入数据时，可以指定构建索引当用户查询数据时，可以根据索引提前对数据进行过滤，避免不必要的数据扫描。

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Row Group Index
  • 一个ORC文件包含一个或多个stripes(groups ofrow data)，每个stripe中包含了每个column的min/max值的索引数据;
  • 当查询中有大于等于小于的操作时，会根据min/max值，跳过扫描不包含的stripes。
  • 而其中为每个stripe建立的包含min/max值的索引，就称为Row Group Index行组索引，也叫min-maxIndex大小对比索引，或者Storage Index。

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  • 建立ORC格式表时，指定表参数orc.create.index=true之后，便会建立Row Group Index；
  • 为了使Row Group Index有效利用，向表中加载数据时，必须对需要使用索引的字段进行排序

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Bloom Filter Index
  • 建表时候通过表参数orc.bloom.fllter.columns=columnName...来指定为哪些字段建立BloomFilter索引，在生成数据的时候，会在每个stripe中，为该字段建立BloomFilter的数据结构;
  • 当查询条件中包含对该字段的等值过滤时候，先从BloomFilter中获取以下是否包含该值，如果不包含，则跳过该stripe。

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ORC矢量化查询
  • Hive的默认查询执行引擎一次处理一行，而矢量化査询执行是一种Hive针对ORC文件操作的特性，目的是按照每批1024行读取数据，并且一次性对整个记录整合（而不是对单条记录）应用操作，提升了像过滤、联合、聚合等等操作的性能。
  • 注意：要使用矢量化查询执行，就必须以ORC格式存储数据。
-- 开启矢量化查询
set hive.vectorized.execution.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;

Job作业执行优化

Explain查询计划

HiveQL是一种类SQL的语言，从编程语言规范来说是一种声明式语言，用户会根据査询需求提交声明式的HQL查询而Hive会根据底层计算引警将其转化成Mapreduce/Tez/Spark的job;

explain命令可以帮助用户了解一条HQL语句在底层的实现过程。通俗来说就是Hive打算如何去做这件事。

explain会解析HQL语句，将整个HQL语句的实现步骤、依赖关系、实现过程都会进行解析返回,可以了解一条HQL语句在底层是如何实现数据的查询及处理的过程，辅助用户对Hive进行优化。

官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

常用语法命令如下：

EXPLAIN [FORMATTED | EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query

  • FORMATTED：对执行计划进行格式化，返回JSON格式的执行计划

  • EXTENDED：提供一些额外的信息，比如文件的路径信息

  • DEPENDENCY：以JSON格式返回查询所依赖的表和分区的列表

  • AUTHORIZATION：列出需要被授权的条目，包括输入与输出

  • 每个查询计划由以下几个部分组成

  • The Abstract Syntax Tree for the query

    抽象语法树(AST):Hive使用Antlr解析生成器，可以自动地将HQL生成为抽象语法树

  • The dependencies between the different stages of the plan

    Stage依赖关系:会列出运行查询划分的stage阶段以及之间的依赖关系

  • The description of each of the stages

    Stage内容:包含了每个stage非常重要的信息，比如运行时的operator和sort orders等具体的信息

示例：

explain select count(*) as cnt from tb_emp where deptno ='10';

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MapReduce属性优化
本地模式

  1. 使用Hive的过程中，有一些数据量不大的表也会转换为MapReduce处理，提交到集群时，需要申请资源，等待资源分配，启动J进程，再运行Task，一系列的过程比较繁琐，本身数据量并不大，提交到YARN运行返回会导致性能较差的问题。

  2. Hive为了解决这个问题，延用了MapReduce中的设计，提供本地计算模式，允许程序不提交给YARN，直接在本地运行，以便于提高小数据量程序的性能。

  3. 开启本地模式

    -- 开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto = true;

    在这里插入图片描述

JVM重用
  1. Hadoop默认会为每个Task启动一个JVM来运行，而在JVM启动时内存开销大;
  2. Job数据量大的情况，如果单个Task数据量比较小，也会申请JVM，这就导致了资源紧张及浪费的情况;
  3. JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，当一个Task运行结束以后，IM不会进行释放，而是继续供下一个Task运行，直到运行了N个Task以后，就会释放;
  4. N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置，通常在10-20之间。
-- Hadoop3之前的配置，在mapred-site.xml中添加以下参数
-- Hadoop3中已不再支持该选项
mapreduce.job.jvm.numtasks=10
并行执行
  1. Hive在实现HQL计算运行时，会解析为多个Stage，有时候Stage彼此之间有依赖关系，只能挨个执行，但是在一些别的场景下，很多的Stage之间是没有依赖关系的；
  2. 例如Union语句，Join语句等等，这些Stage没有依赖关系，但是Hive依旧默认挨个执行每个Stage，这样会导致性能非常差，我们可以通过修改参数，开启并行执行，当多个Stage之间没有依赖关系时，允许多个Stage并行执行，提高性能。
-- 开启Stage并行化，默认为false
SET hive.exec.parallel=true;
-- 指定并行化线程数，默认为8
SET hive.exec.parallel.thread.number=16;
Join查询优化
  • Join是数据分析处理过程中必不可少的操作，Hive同样支持Join的语法;
  • Hive Join的底层是通过MapReduce来实现的，Hive实现Join时，为了提高MapReduce的性能，提供了多种Join方案来实现;
  • 例如适合小表Join大表的Map Join，大表Join大表的Reduce Join，以及大表Join的优化方案Bucket Join等。
Map Join

应用场景：适合于小表join大表或者小表Join小表
原理：将小的那份数据给每个MapTask的内存都放一份完整的数据，大的数据每个部分都可以与小数据的完整数据进行join；底层不需要经过shuffle，需要占用内存空间存放小的数据文件

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使用：尽量使用Map Join来实现Join过程，Hive中默认自动开启了Map Join：hive.auto.convert.join=true

Hive中小表的大小限制

-- 2.0版本之前的控制属性
hive.mapjoin.smalltable.filesize=25M
-- 2.0版本开始由以下参数控制
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000
Reduce Join

应用场景：适合于大表join大表

原理：将两张表的数据在shuffle阶段利用shuffle的分组来将数据按照关联字段进行合并；必须经过shuffle，利用Shuffle过程中的分组来实现关联

使用：Hive会自动判断是否满足Map Join，如果不满足Map Join，则自动执行Reduce Join

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Bucket Join

应用场景：适合于大表Join大表
原理：将两张表按照相同的规则将数据划分，根据对应的规则的数据进行join，减少了比较次数，提高了性能

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使用Bucket Join
语法：clustered by colName
参数：set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
要求：分桶字段 = Join字段，桶的个数相等或者成倍数

使用Sort Merge Bucket Join(SMB)
基于有序的数据Join
语法：clustered by colName sorted by(colName)
参数
set hive.optimize.bucketmapjoin = true, set hive.auto.convert.sortmerge.join=true, set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
要求：分桶字段=Join字段=排序字段，桶的个数相等或者成倍数

优化器
关联优化

当一个程序中如果有一些操作彼此之间有关联性，是可以在一个MapReduce中实现的，但是Hive会不智能的选择
，Hive会使用两个MapReduce来完成这两个操作。

例如：当我们执行 select. from table group by id order by id desc。该SQL语句转换为MapReduce时我们可以有两种方案来实现：

  • 方案一

    第一个MapReduce做group by，经过shuffle阶段对id做分组

    第二个MapReduce对第一个MapReduce的结果做order by，经过shuffle阶段对id进行排序

  • 方案二

    因为都是对id处理，可以使用一个MapReduce的shuffle既可以做分组也可以排序

在这种场景下，Hive会默认选择用第一种方案来实现，这样会导致性能相对较差；

可以在Hive中开启关联优化，对有关联关系的操作进行解析时，可以尽量放在同一个MapReduce中实现。

配置：set hive.optimize.correlation=true;

优化器引擎
  • Hive默认的优化器在解析一些聚合统计类的处理时，底层解析的方案有时候不是最佳的方案。
  • 例如当前有一张表【共1000条数据】，id构建了索引，id =100值有900条
    需求：查询所有id =100的数据，SQL语句为：select * from table where id = 100;
  • 方案一
    由于id这一列构建了索引，索引默认的优化器引擎RBO，会选择先从索引中査询id = 100的值所在的位置，再根据索引记录位置去读取对应的数据，但是这并不是最佳的执行方案。
  • 方案二
    有id=100的值有900条，占了总数据的90%，这时候是没有必要检索索引以后再检索数据的，可以直接检索数据返回，这样的效率会更高，更节省资源，这种方式就是CBO优化器引擎会选择的方案。
CBO优化器

  • RBO：rule basic optimise，基于规则的优化器，根据设定好的规则来对程序进行优化

  • CBO：cost basic optimise，基于代价的优化器，根据不同场景所需要付出的代价来合适选择优化的方案

对数据的分布的信息【数值出现的次数，条数，分布】来综合判断用哪种处理的方案是最佳方案

  • Hive中支持RBO与CBO这两种引擎，默认使用的是RBO优化器引擎。

  • 很明显CBO引擎更加智能，所以在使用Hive时，我们可以配置底层的优化器引擎为CBO引擎

    set hive.cbo.enable=true;

    set hive.compute.query.using.stats=true;

    set hive.stats.fetch.column.stats=true;

CBO引擎是基于代价的优化引擎，那么CBO如何知道每种方案的计算代价的呢 ?

答：如下的分析器。

Analyze分析器

功能：用于提前运行一个MapReduce程序将表或者分区的信息构建一些元数据【表的信息、分区信息、列的信息】，搭配CBO引擎一起使用。

语法：

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示例：

-- Analyze分析优化器
analyze table tb_emp02 compute statistics;
analyze table tb_emp02 compute statistics for columns empno;
desc formatted tb_emp02 empno;

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谓词下推（PPD）

谓词：用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项。比如"3 大于 2"中"大于"是一个谓词。

谓词下推Predicate Pushdow(PPD)基本思想：将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置，以使真正执行
时能直接跳过无关的数据。简单点说就是在不影响最终结果的情况下，尽量将过滤条件提前执行。

Hive中谓词下推后，过滤条件会下推到map端，提前执行过滤，减少map到reduce的传输数据，提升整体性能。

开启参数【默认开启】：hive.optimize.ppd=true;

例子：推荐形式1的方式，先过滤再join。

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规则

1、对于Join(Inner Join)、Full outer Join，条件写在on后面，还是where后面，性能上面没有区别；

2、对于Left outer Join，右侧的表写在on后面、左侧的表写在where后面，性能上有提高；

3、对Right outer Join，左侧的表写在on后面、右侧的表写在where后面，性能上有提高；

4、当条件分散在两个表时，谓词下推可按上述结论2和3自由组合。

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数据倾斜

分布式计算中最常见的，最容易遇到的问题就是数据倾斜；

数据倾斜的现象是，当提交运行一个程序时，这个程序的大多数的Task都已经运行结束了，只有某一个 Task一直在运行，迟迟不能结束，导致整体的进度卡在99%或者100%，这时候就可以判定程序出现了数据
倾斜的问题。

数据倾斜的原因：数据分配。

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Group By倾斜优化
  • 当程序中出现group by或者count(distinct)等分组聚合的场景时，如果数据本身是倾斜的，根据MapReduce的Hash分区规则，肯定会出现数据倾斜的现象。
  • 根本原因是因为分区规则导致的，所以可以通过以下几种方案来解决group by导致的数据倾斜的问题

方案一：开启Map端聚合

hive.map.aggr=true;

通过减少shuffle数据量和Reducer阶段的执行时间，避免每个Task数据差异过大导致数据倾斜

方案二：实现随机分区

select * from table distribute by rand();

distribute by用于指定底层按照哪个字段作为Key实现分区、分组等

通过rank函数随机值实现随机分区，避免数据倾斜

方案三：数据倾斜时自动负载均衡

hive.groupby.skewindata=true;

开启该参数以后，当前程序会自动通过两个MapReduce来运行

第一个MapReduce自动进行随机分布到Reducer中，每个Reducer做部分聚合操作，输出结果

第二个MlapReduce将上一步聚合的结果再按照业务(group by key)进行处理，保证相同的分布到一起，最终聚合得到结果

Join倾斜优化
  • Join操作时，如果两张表比较大，无法实现Map Join，只能走Reduce Join，那么当关联字段中某一种值 过多的时候依旧会导致数据倾斜的问题
  • 面对Join产生的数据倾斜，核心的思想是尽量避免Reduce Join的产生，优先使用Map Join来实现；
  • 但往往很多的Join场景不满足Map Join的需求，那么可以以下几种方案来解决Join产生的数据倾斜问题

方案一：提前过滤，将大数据变成小数据，实现Map Join

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方案二：使用Bucket Join

如果使用方案一，过滤后的数据依旧是一张大表，那么最后的Join依旧是一个Reduce Join

这种场景下，可以将两张表的数据构建为桶表，实现Bucket Map Join，避免数据倾斜

方案三：使用Skew Join

Skew Join是Hive中一种专门为了避免数据倾斜而设计的特殊的Join过程

这种Join的原理是将Map Join和Reduce Join进行合并，如果某个值出现了数据倾斜，就会将产生数据倾斜的数据单独使用Map Join来实现

其他没有产生数据倾斜的数据由Reduce Join来实现，这样就避免了Reduce Join中产生数据倾斜的问题

最终将Map Join的结果和Reduce Join的结果进行Union合并

开启配置：

-- 开启运行过程中skewjoin
set hive.optimize.skewjoin=true,
-- 如果这个key的出现的次数超过这个范围
set hive.skewjoin.key=100000.
-- 在编译时判断是否会产生数据倾斜
set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;
-- 不合并，提升性能
set hive.optimize.union.remove=true;
-- 如果Hive的底层走的是MapReduce，必须开启这个属性，才能实现不合并
set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true;

Hive3新特性

执行引擎
Hive执行引擎

Hive底层的计算由分布式计算框架实现，目前支持三种计算引擎，分别是MapReduce、Tez、Spark。

Hive中默认的计算引擎是MapReduce，由hive.execution.engine参数属性控制。

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Hive从2.x版本开始就提示不推荐使用MR，未来的版本可能不能使用了，推荐使用Tez或者Spark引擎来代替MapReduce计算。如果依旧要使用MapReduce，需要使用Hive的1.x版本。

通过实测发现，当下Hive3.1.2版本默认引擎依然是MapReduce。

在实际使用Hive的过程中，建议将Hive的底层计算引擎更改为Tez或者Spark引擎。

Hive On Tez

Tez是Apache社区中的一种支持DAG作业的开源计算框架；

可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能，最终Tez也会将程序提交给YARN来
实现运行。

Tez并不直接面向最终用户，事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。

Tezt特点：

  1. 灵活的数据流定义
  2. 灵活的输入、输出、运行时模型
  3. 与数据类型无关
  4. 部署方便简洁
  5. 高性能执行:
  6. 最佳资源管理
  7. 计划配置动态更新
  8. 动态物理数据流决策

官网:http://tez.apache.org/

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Tez整体的执行过程如图所示：

  1. Hive编译SQLTez执行查询
  2. YARN分配资源，支撑Tez执行
  3. Hive表数据文件默认存储在HDFS
  4. Tez执行完毕返回查询结果给Hive

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（1）Tez下载

目前官方http://archive.apache.org/dist/tez/最新版本为0.9系列版本，0.9系列版本为针对Hadoop2.x系列的版本，我们使用的Hadoop为3.x版本，可以使用GitHub中已发布的0.10版本的tez。

（2）Tez编译

0.10不是正式版本，针对Hadoop3需要单独手动编译、可以使用提前编译好的安装包，也可以参考编译文
档进行编译。【可参考末尾资料】

编译结果如下：

在这里插入图片描述

（3）Tez安装

编译完成之后，提取Tez的安装包进行安装，并在Hadoop中和Hive中配置【可参考末尾资料】

tez-0.10.1-SNAPSHOT-minimal.tar.gz：程序安装包

tez-0.10.1-SNAPSHOT.tar.gz：程序依赖包

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相关资料下载：https://pan.baidu.com/s/1IzsMte_sCj2zaFqfxyw_Hg 提取码: hdq5

-- 设置执行引擎为Tez
set hive.execution.engine=tez;
set hive.tez.container.size=1024;

如果想一直使用tez执行 可以把上述参数添加在hive-site.xml中：

<property><name>hive.execution.engine</name><value>tez</value>
</property>
<property><name>hive.tez.container.size</name><value>1024</value>
</property>
LLAP特性更新

  • LLAP是hive 2.0版本就引入的特性，在Hive 3中与Tez集成的应用更加成熟

  • Hive官方称之为实时长期处理(Live long and process)，实现将数据预取、缓存到基于yarn运行的守护进程中，降低和减少系统IO和与HDFS DataNode的交互，以提高程序的性能，LLAP 目前只支持tez引擎。

  • LLAP提供了一种混合执行模型。它由一个长期存在的守护进程(该守护进程替换了与 HDFS DataNode 的直接交互)以及一个紧密集成的基于 DAG 的框架组成。诸如缓存，预取，某些查询处理和访问控制之类的功能已移至守护程序中。

  • 此守护程序直接直接处理小/短查询，而任何繁重的工作都将在标准 YARN 容器中执行。

  • 与DataNode相似，LLAP 守护程序也可以由其他应用程序使用。

  • Tez AM 统筹整体执行，查询的初始阶段被推送到 LLAP 中，在还原阶段，将在单独的容器中执行大型
    Shuffle，多个查询和应用程序可以同时访问 LLAP。

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  • LLAP 在现有的Hive基于流程的执行中工作，以保持ive的可伸缩性和多功能性。它不会替代现有的执行模型，而是对其进行了增强。它有如下的几个特点:

    • LLAP守护程序是可选的
      • Hive可以在没有LLAP的情况下工作，并且即使已经部署并启动运行LLAP也可以绕过不执行
    • LLAP不是执行引擎
      • 不同于MapReduce 或 Tez，整个执行由现有的 Hive 执行引擎(例如 Tez)在 LLAP 节点以及常规容器上透明地调度和监控。显然，LLAP的支持级别取决于单独的执行引擎。不计划支持 MapReduce，但以后可能会添加其他引擎，例如Pig等其他框架也可以选择使用 LLAP 守护程序。
    • 部分执行
      • LLAP守护程序执行的工作结果可以构成 Hive 查询结果的一部分
    • 资源源Management
      • YARN仍然负责资源的管理和分配

  • Hive3增强了在多租户场景下的LLAP负载管理，主要通过resource plan的方式进行实现

    划分LLAP资源为多个pool，比如dept_A池、dept_B池和其他池;

    自动映射applications到对应的池

    可以设置触发条件，实现自动从一个池到另一个池，比如自动把长时间运行的application移动到其它池

    可以根据需要启用/禁用这些资源池

Metastore独立模式
  • Hive中的所有对象如数据库、表、函数等，他们的定义都叫做metadata元数据。
  • metastore是元数据存储服务，用于操作访问元数据。
  • Hive或者其他执行引擎在运行时会使用这些元数据来决定如何解析、授权和有效地执行用户查询
  • metadata元数据可以存储配置为嵌入式的Apache Derby RDBMS或连接到外部RDBMS。
  • Metastore本身可以完全嵌入到用户进程中，也可以作为服务运行，供其他进程连接

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  • 从Hive 3.0开始，Metastore可以在不安装Hive其他部分的情况下单独运行，作为一个单独的发行版提供，用于实现允许其他非Hive的系统，例如Spark、Impala等轻松地与Metastore集成。
  • 目前来说为了方便起见，依旧建议将Metastore放在Hive中，一起安装部署。

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  • 从Hive 3.0开始，Metastore作为一个单独的包发布，可以在没有Hive其他部分的情况下运行。这称为独立模式。
  • 但是在默认情况下Metastore配置为与Hive一起使用，因此在这个配置中需要修改一些配置参数。

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  • 要使Metastore成为一个独立的服务,需要修改大量的参数，目前Hive官方为了最大限度地向后兼容，所有旧的配置参数仍然有效。Hive的Metastore服务将读取metastore-site.xml，同时也会从Hive的配置文件目录中读取hive-site.xml或者hive-memstoresite.xml女件
  • 配置参数后，可以使用start-metastore.sh来启动metastore服务。
  • 安装metastore独立安装包

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  • 修改metastore配置文件conf/metastore-site.xml

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  • 添加hive-site.xml以及MySQL连接驱动

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  • 删除冲突guava19包，添加Hive中的guava27包

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  • 启动独立metastore

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