基于hive引擎的计算优化_hive.optimize.sort.dynamic.partition

基于hive引擎的计算优化

本篇文章主要介绍hive引擎的计算优化，可能也是一篇实打实的对大家实际工作带来帮助的文章，全文主要包含三个部分：hive底层、hive参数调优、常见问题解决

一、hive底层 - MapReduce

1.MR进程

一般一个完成的MR程序在运行时有三个进程，分别如下：
（1）MR Appmaster：负责整个调度和过程协调
（2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程
（3）ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程

2.MR工作流程

（1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
（2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
（3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
（4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
（5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
（6）ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）
（7）合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）

注意：Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快

(1)shuffle

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle，简而言之为大洗牌的过程

(2)Maptask工作机制

（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value
（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value
（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中
（4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作

溢写阶段详情：

   步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。

   步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。

   步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
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（5）Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件
当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。
在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

(3)Reducetask工作机制

（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
（3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
（4）Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

二、MR常见的参数调优

彩蛋：grouping sets,cube,rollup 多维分析
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set hive.support.concurrency=true;(show locks) 锁机制
set mapred.reduce.tasks = 50;
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.ignore.mapjoin.hint=false;
set hive.vectorized.execution.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled = true;
set hive.cbo.enable=true;
set hive.groupby.skewindata=true;
set hive.map.aggr = true;
set hive.optimize.skewjoin = true;
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 5;
set hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4;
set hive.exec.mode.local.auto=true;
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5;
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=10;
set mapreduce.map.memory.mb = 5072;
set mapreduce.map.java.opts = -Xmx5500m;
set mapreduce.reduce.memory.mb = 5072;
set mapreduce.reduce.java.opts = -Xmx5600m -XX:+UseConcMarkSweepGC;
set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat = true;
set mapred.map.tasks.speculative.execution=false;
set mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;
set hive.skewjoin.key=100000
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 2000000000
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=100000;
map join参数设置：
set hive.mapred.local.mem=1024;—设置map join本地作业的heap size
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;设置n张表join中n-1张表的大小和的最大值，小于这个值将会把多个map join合成一个map join
set hive.auto.convert.join=true;

合并tez输出
set hive.merge.tezfiles=true;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=128000000;
set hive.merge.size.per.task=128000000;

开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.optimize.sort.dynamic.partition=true;开启之后动态插入变快(10个一下partition不要开启)
set hive.exec.max.dynamic.partitions = 10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 2000;

set hive.skewjoin.key=300000;
set hive.optimize.skewjoin = true;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 500000000;
set hive.map.aggr = true;
set mapreduce.map.output.compress=true;
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;
set mapred.child.java.opts=-Xmx2048m;
set mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.2;
set mapred.job.shuffle.merge.percent=0.3
set hive.exec.orc.split.strategy=ETL
set hive.execution.engine=tez;
set hive.compute.query.using.stats=true;
set hive.stats.fetch.column.stats=true;
set hive.stats.fetch.partition.stats=true;
set hive.stats.autogather=true;
set hive.optimize.sort.dynamic.partition=FALSE;
set tez.runtime.pipelined.sorter.lazy-allocate.memory=true;
set hive.tez.auto.reducer.parallelism=true;
set hive.vectorized.execution.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled = true;
set hive.cbo.enable=true;
SET hive.tez.container.size=2048;
set tez.task.resource.cpu.vcores=2;
set tez.am.container.reuse.enabled=true;
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=20;
set hive.optimize.reducededuplication.min.reducer = 1;
set hive.tez.java.opts=-Xmx3200m (0.8 times hive.tez.container.size)
set tez.runtime.io.sort.mb=1600 (0.4 times hive.tez.container.size)
set tez.runtime.unordered.output.buffer.size-mb=400 (0.1 times hive.tez.container.size)
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=1200 (0.3 times hive.tez.container.size)
set hive.load.dynamic.partitions.thread=25;
set hive.mv.files.thread=30;
set hive.vectorized.adaptor.usage.mode=chosen;(none,all)
set hive.msck.path.validation=ignore;
`
合并输入文件
set mapred.max.split.size=256000000; #每个Map最大输入大小
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; #执行Map前进行小文件合并
合并输出文件
set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 25610001000 #合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge

set hive.mapred.supports.subdirectories 递归查询

以上为常见参数调优，具体可见官网

三、MR常见问题及解决

由于MR具体程序出现问题较多，大家可留言，笔者会一一进行解答