1.1、Hive SQL执行原理

简单来说HIVE就是一个查询引擎，通过语法分析、语法解析、语法优化等一系列操作将SQL转化为MapReduce作业，MR作业一般会有以下几个过程：

• 输入：根据输入数据的大小进行分片

• MAP阶段：Map任务的个数由输入的分片个数决定；在Map阶段对分片文件中的每行进行检查过滤，并按指定的列保存到bending文件。

• Combine阶段：将Map阶段的输出文件进行一定程度的合并。

• Shuffle阶段：Map任务的输出必须经过一个名叫Shuffle的阶段才能交给Reduce任务去处理。Shuffle过程包含了分区、排序、分隔、复制和合并等过程

• Reduce阶段：对于group by句，这里需要调用reduce函数逻辑将数据按照group by的字段进行汇总，并保留文件到bending中。

• 输出文件

1.2、Hive SQL优化总结

常用SQL优化手段，分几个方面：

1.2.1 业务场景优化

• 好的模型设计事半功倍

• 了解数据分布，动手通过业务逻辑精确有效解决数据倾斜

1.2.2  语句本身优化

• 列裁剪和分区裁剪

• 把握整体减少 job 数，单个作业最优不如整体最优

• 慎用distinct，尽量用group by替换

• 利用with as语句减少重复查询

• join优化

 。优先过滤后再进行Join操作,减少参与join的数据量

。union all代替join并行执行

。多表join时，尽量用相同key

。空值、无意义值过滤或者用随机数打散避免倾斜

1.2.3  参数配置优化

• 合理 MapReduce 的task数

• 设置合理文件数，合并小文件

• 利用 mapjoin特性

• map端聚合减少shuffle数据量

• group by、join倾斜均衡参数

• 启用压缩减少中间结果数据和输出数据

• 合理限制资源使用量避免任务互相影响,尤其tez引擎资源

1.3、Hive SQL优化示例

1.3.1 参数设置优化

---普通join转为mapjoin优化set hive.auto.convert.join=true;set hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000;--group by 优化set hive.map.aggr=true;--map端聚合set hive.groupby.skewindata=true;--小文件合并set hive.merge.mapfiles = true;set hive.merge.mapredfiles= true;set hive.merge.tezfiles=true;set hive.merge.size.per.task = 256000000;set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;--增加并行度，不相互依赖任务并行执行set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=8; --适当设置也不是越多越好。tez有stage并行优化--reduce个数设置，根据任务合理设置set hive.exec.reducers.max = 100; --reduce数set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; --每个reduce处理的数据量---内存调试， AppMaster的container以及AppMaster向RM申请的container大小set tez.am.resource.memory.mb = 2048;set hive.tez.container.size = 2048;--map数设置，减少提高并发，增大提高吞吐量，一般建议1Gset tez.grouping.min-size = 1024000000;set tez.grouping.max-size = 1024000000;--tez容器资源重用，避免重复申请set tez.am.container.reuse.enabled=true;--大部分是有reduce阶段，建议开启中间过程压缩set hive.exec.compress.intermediate=true;set mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

1.3.2 逻辑优化

1)  按需取数据，指定获取的列、指定取数据的分区

--按需取数据，指定获取的列、指定取数据的分区select    ptdate, pay_type  --获取需要的字段，不需要不from  tmp.dualWHERE ptdate = '2020-09-21' --指定查询数据的分区，一般是日期 and type = 'xxx'    --过滤需要的数据

2)cube 以及 distinct的优化

--优化前2-3小时--优化后45min左右select id    , nvl(type, "合计") type    , nvl(plat, "合计")plat    , nvl(is_new, "合计")is_new    , nvl(flag, "合计") flag    , nvl(name, "合计")name    , scene    , count(user_id) exposure_product_uv    , sum(exposure_product_pv) exposure_product_pv    , sum(unique_product_exposure_pv) unique_product_exposure_pvfrom(select     id    , nvl(type, "合计") type    , nvl(plat, "合计")plat    , nvl(is_new, "合计")is_new    , nvl(flag, "合计")flag    , nvl(name, "合计")name    , scene    , user_id    , sum(pv) exposure_product_pv    , count(1) unique_product_exposure_pvfrom (    select id        , nvl(type, "合计") type        , nvl(plat, "合计")plat        , nvl(is_new, "合计")is_new        , nvl(flag, "合计")flag        , nvl(name, "合计")name        , scene        , user_id        , request_id        , count(1) pv    from tmp_exp_log    where event = 'exposure_product'    group by id        , flag        , name        , is_new        , plat        , scene        , type        , user_id        , request_id    grouping sets(        (id, plat, is_new, flag, name, scene, user_id, request_id)        , (id, plat, is_new, scene, user_id, request_id)        , (id, plat, scene, user_id, request_id)        , (id, is_new, scene, user_id, request_id)        , (id, name, scene, user_id, request_id)        , (id, flag, scene, user_id, request_id)        , (id, scene, user_id, request_id)        , (id, plat, is_new, flag, name, scene, type, user_id, request_id)        , (id, plat, is_new, scene, type, user_id, request_id)        , (id, plat, scene, type, user_id, request_id)        , (id, is_new, scene, type, user_id, request_id)        , (id, name, scene, type, user_id, request_id)        , (id, flag, scene, type, user_id, request_id)        , (id, scene, type, user_id, request_id)    )  )bgroup by   id   , flag   , name   , is_new   , plat   , scene   , type   , user_id) agroup by id    , flag    , name    , is_new    , plat    , scene    , type;

3)关联字段加随机数，避免特殊值导致的笛卡尔积

--优化前1个多小时跑不完--优化后20min出结果select  l.*,   ......from    tmp.dual1  lleft join tmp.dual2  u   on (l.id = u.id and u.date = '2020-11-01')left join tmp.dual3 p   on (if(l.pcode='-',rand(10),l.pcode) = p.pcode)left join tmp.dual4 w   on (if(l.wcode='-',rand(10),l.wcode) = w.wcode)left tmp.dual5  el   on (if(l.eid='-',rand(10),l.eid) = el.eid)where l.date = '2020-11-01'

4)join的子查询维度一致可以改为union all+group by 减少关联，并行执行

select   date,   sum(amt) as amt,   sum(uv) as uv from   (    select       f.date,       sum(f.amt) as amt,       0 as uv     from       tmp.dual1 f     where       1 = 1       and f.date = '2020-10-11'     group by       f.date     union all     select       f.date,       0 as amt,       count(distinct f.user_id) as uv     from       tmp.dual2 f     where       1 = 1       and f.date = '2020-10-11'     group by       f.date  ) unionTable group by   date

总结：Hive SQL的优化就是通过各种方式避免数据倾斜、数据冗余、job或IO过多，高效利用集群的并发特性。