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6.hive调优

6.1 Fetch抓取

Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM score;在这种情况下，Hive可以简单地读取score对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。通过设置hive.fetch.task.conversion参数,可以控制查询语句是否走MapReduce.

案例实操：

1）把hive.fetch.task.conversion设置成none，然后执行查询语句，都会执行mapreduce程序。

set hive.fetch.task.conversion=none;

select * from score;

select s_score from score;

select s_score from score limit 3;

2）把hive.fetch.task.conversion设置成more，然后执行查询语句，如下查询方式都不会执行mapreduce程序。

set hive.fetch.task.conversion=more;

select * from score;

select s_score from score;

select s_score from score limit 3;

6.2 本地模式

大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。

用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。

案例实操：

（1）开启本地模式，并执行查询语句

set hive.exec.mode.local.auto=true;

select * from score cluster by s_id;

（2）关闭本地模式，并执行查询语句

set hive.exec.mode.local.auto=false;

select * from score cluster by s_id;

6.3 MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会在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。

开启MapJoin参数设置：

（1）设置自动选择Mapjoin

set hive.auto.convert.join = true;

（2）大表小表的阈值设置（默认25M以下认为是小表）：

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25123456;

6.4 Group By

默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。

开启Map端聚合参数设置

（1）是否在Map端进行聚合，默认为True

set hive.map.aggr = true;

（2）在Map端进行聚合操作的条目数目

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;

（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）

set hive.groupby.skewindata = true;

当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个MR Job

• 第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；

• 第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。