小编给大家分享一下Hive怎么调优，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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hive调优涉及到sql的调优，数据倾斜调优，小文件问题的调优，数据压缩的调优等
文件格式与压缩编码的选择对比
设置方式
1. map阶段输出数据压缩 ，在这个阶段，优先选择一个低CPU开销的算法。
set hive.exec.compress.intermediate=trueset mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodecset mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;
2. 对最终输出结果压缩
set hive.exec.compress.output=true set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec ## 当然，也可以在hive建表时指定表的文件格式和压缩编码
结论，一般选择orcfile/parquet + snappy 方式
分区是将表的数据在物理上分成不同的文件夹，以便于在查询时可以精准指定所要读取的分区目录，从来降低读取的数据量
分桶是将表数据按指定列的hash散列后分在了不同的文件中，将来查询时，hive可以根据分桶结构，快速定位到一行数据所在的分桶文件，从来提高读取效率
-- 让可以不走mapreduce任务的，就不走mapreduce任务hive> set hive.fetch.task.conversion=more; // 开启任务并行执行 set hive.exec.parallel=true;// 解释：当一个sql中有多个job时候，且这多个job之间没有依赖，则可以让顺序执行变为并行执行（一般为用到union all的时候） // 同一个sql允许并行任务的最大线程数 set hive.exec.parallel.thread.number=8; // 设置jvm重用// JVM重用对hive的性能具有非常大的 影响，特别是对于很难避免小文件的场景或者task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10; // 合理设置reduce的数目// 方法1：调整每个reduce所接受的数据量大小set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）// 方法2：直接设置reduce数量set mapred.reduce.tasks = 20
（1）where条件优化
优化前（关系数据库不用考虑会自动优化）：
select m.cid,u.id from order m join customer u on( m.cid =u.id )where m.dt='20180808';
优化后(where条件在map端执行而不是在reduce端执行）：
select m.cid,u.id from （select * from order where dt='20180818'） m join customer u on( m.cid =u.id);
（2）union优化
尽量不要使用union （union 去掉重复的记录）而是使用 union all 然后在用group by 去重
（3）count distinct优化
不要使用count (distinct cloumn) ,使用子查询
select count(1) from (select id from tablename group by id) tmp;
（4） 用in 来代替join
如果需要根据一个表的字段来约束另为一个表，尽量用in来代替join . in 要比join 快
select id,name from tb1 a join tb2 b on(a.id = b.id); select id,name from tb1 where id in(select id from tb2);
（5）消灭子查询内的 group by 、 COUNT(DISTINCT)，MAX，MIN。可以减少job的数量。
(6) join 优化：
Common/shuffle/Reduce JOIN 连接发生的阶段，发生在reduce 阶段， 适用于大表 连接 大表(默认的方式)
Map join ：连接发生在map阶段 ， 适用于小表 连接 大表
大表的数据从文件中读取
小表的数据存放在内存中（hive中已经自动进行了优化，自动判断小表，然后进行缓存）
set hive.auto.convert.join=true;
SMB join
Sort -Merge -Bucket Join 对大表连接大表的优化，用桶表的概念来进行优化。在一个桶内发生笛卡尔积连接（需要是两个桶表进行join）
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; set hive.optimize.bucketmapjoin = true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
表现：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
原因：某个reduce的数据输入量远远大于其他reduce数据的输入量
1)、key分布不均匀
2)、业务数据本身的特性(存在热点key)
3)、建表时考虑不周
4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜
| 关键词 | 情形 | 后果 |
|---|---|---|
| join | 其中一个表较小，但是key集中 | 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值 |
| join | 大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 | 这些空值都由一个reduce处理，非常慢 |
| group by | group by 维度过小，某值的数量过多 | 处理某值的reduce非常耗时 |
| count distinct | 某特殊值过多 | 处理此特殊值reduce耗时 |
(1)参数调节
set hive.map.aggr=true // map端聚合，降低传给reduce的数据量set hive.groupby.skewindata=true // 开启hive内置的数倾优化机制
(2) 熟悉数据的分布，优化sql的逻辑，找出数据倾斜的原因。
如果是在groupby中产生了数据倾斜，是否可以讲groupby的维度变得更细，如果没法变得更细，就可以在原分组key上添加随机数后分组聚合一次，然后对结果去掉随机数后再分组聚合
在join时，有大量为null的join key，则可以将null转成随机值，避免聚集
（3）join的每路输入都比较大，且长尾是热点值导致的，可以对热点值和非热点值分别进行处理，再合并数据
小文件的产生有三个地方，map输入，map输出，reduce输出，小文件过多也会影响hive的分析效率：
设置map输入的小文件合并
set mapred.max.split.size=256000000; //一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)set mapred.min.split.size.per.node=100000000;//一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并) set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;//执行Map前进行小文件合并set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：
//设置map端输出进行合并，默认为trueset hive.merge.mapfiles = true//设置reduce端输出进行合并，默认为falseset hive.merge.mapredfiles = true//设置合并文件的大小set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000//当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000
explain sql
学会查看sql的执行计划，优化业务逻辑 ，减少job的数据量。对调优也非常重要
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