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6.SQL优化(列裁剪,分区裁剪,map端聚合,count(distinct),笛卡尔积)
hive官方配置url: Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation
本地模式:默认是false关闭的,适用于小任务
并行执行和严格模式:默认是false关闭的,需要自己的资源足够足,比较空闲才有用,否则也并行不起来
explain执行计划是辅助调优的,属于查看,也是要自己手动去查
0.设置hive参数
hive参数配置的意义: 开发Hive应用/调优时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么我设定的参数没有起作用？这是对hive参数配置几种方式不了解导致的!
hive参数设置范围 : 配置文件参数 > 命令行参数 > set参数声明
hive参数设置优先级: set参数声明 > 命令行参数 > 配置文件参数
注意: 一般执行SQL需要指定的参数, 都是通过 set参数声明 方式进行配置,因为它属于当前会话的临时设置,断开后就失效了
1.数据压缩
做压缩,提升传输文件的效率,减少了占用的内存,减少map到reduce的传输量
2.hive数据存储格式
之前的内容
https://blog.csdn.net/m0_49956154/article/details/134444484?spm=1001.2014.3001.5501
存储依赖压缩
行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
3.fetch抓取策略
能不走MR,就不走MR
以下是查询sql时不走mr的情况
1) 全表扫描
2) 查询某个列数据
3) 执行一些简答查询操作
4) 执行limit操作
而这些操作, 没有走MR原因, 就是hive默认以及开启本地抓取的策略方案:
4.本地模式
让MR能走本地,就走本地(小任务能自己干就自己干)
5.join优化操作
帮助reduce分担一部分工作量,提高效率,join也有解决数据倾斜的作用,符合小表条件,提前join
小表join大表:
Map端Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成在Reduce阶段完成join。 容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。
大表join大表:
能在join之前过滤操作, 一定要在join前过滤, 以减少join的数据量, 从而提升效率
如果join字段上, 有很多的空值null值,获取其他无效数据, 这些值越多 就会导致出现数据倾斜,用rand()解决
6.SQL优化(列裁剪,分区裁剪,map端聚合,count(distinct),笛卡尔积)
6.1 列裁剪:
(只读取sql语句需要的字段,查询中所需要用到的列，而忽略其他列,节省读取开销,提升效率)
6.2 分区裁剪:
如果操作的表是一张分区表, 那么建议一定要带上分区字段, 以减少扫描的数据量, 从而提升效率
6.3 map端聚合(group by):
两个reduce,一个解决效率,一个解决倾斜
6.4 count(distinct):
找了group by进行去重和分组,再去进行统计操作,这样的做法, 虽然会运行两个MR, 但是当数据量足够庞大的时候, 此操作绝对是值得的, 如果数据量比较少, 此操作效率更低
6.5 笛卡尔积:
避免笛卡尔积:
1) 表join的时候要加on条件，同时避免无效的on条件
2) 关联条件不要放置在where语句, 因为底层, 先产生笛卡尔积 然后基于where进行过滤 , 建议放置on条件上
3) 如果实际开发中无法确定表与表关联条件 建议与数据管理者重新对接, 避免出现问题
7.动态分区
本来进行分区的时候是手动,比如year=2023,设置动态分区就可以自动分配,动态生成分区目录
默认是严格模式:strict,老版本需要手动关闭严格模式后,才能使用动态分区,新版本可以不关
非严格模式:nonstrict 就是动态分区支持
8.MapReduce并行度调整
分解和合并的数量并不是越多越好,就像班上不能人人都是一个组,要根据实际需求调整
一个块对应一个map任务,一个结果对应一个reduce
9.并行执行严格模式
在执行一个SQL语句的时候, SQL会被翻译为MR, 一个SQL有可能被翻译成多个MR, 那么在多个MR之间, 有些MR之间可能不存在任何的关联, 此时可以设置让这些没有关联的MR 并行执行, 从而提升效率 , 默认是 一个一个来
前提:
服务器必须有资源, 如果没有 即使支持并行, 也没有任何作用
并发(看起来是同时,其实是超快速切换):
在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。
并行(真正的同时):
真正的同时,最大化使用cpu的资源
9.1hive提供一种严格模式
主要目的, 是为了限制一些 效率极低的SQL 放置其执行时间过长, 影响其他的操作,也就是为了避免全表扫描
严格模式最新版默认是关闭的. 严格模式的好处在特定场景下才能发挥
屏蔽以下操作:
1) 执行order by 不加 limit
2) 出现笛卡尔积的现象SQL
3) 查询分区表, 不带分区字段
10.JVM重用
当资源被借用的时候,每次都要把资源还回来,重用就可以直接由借走资源的人再借给别人
运行containers容器可以被重复使用.
jvm重用:
默认情况下, container资源容器 只能使用一次,不能重复使用, 开启JVM重用, 运行container容器可以被重复使用,在hive2.x已经默认支持了
11.推测执行
根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。
根据现在的情况判断是否能完成任务,如果判断不能,就直接新开一个任务
如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大。
12.执行计划explain
使用示例：explain [...] sql查询语句;
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。帮助我们了解底层原理,hive调优,排查数据倾斜等有很有帮助 
