HIVE调优-数据倾斜优化

目录

HIVE调优-数据倾斜优化

1.排序优化

1）order by 

2）distribute by + sort by 

3）cluster by语句：

2.数据倾斜优化

1）原因：

2）表现：

3）创建表格（查看一下具体效果）

4) 如果想展示数据倾斜效果：

5) 解决方法：

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1.排序优化

1）order by 

                全局排序操作, 只有一个Reduce任务去对数据进行排序，会造成全部的数据堆积在一个Reduce任务中进行处理
                    经常会出现OOM异常？ 一个Reduce任务的内存是有限的，承载不了太多数据

2）distribute by + sort by 

                distribute by：是指我们的分区操作
                sort by： 跟上distribute by 之后可以实现在分区内进行排序，
                如果当前的Reduce数量为1，那么也没有优化的效果，可以通过设置reduce的数量对不同分区中的数据进行拆分排序
                 通过 set mapreduce.job.reduces = N; 设置Reduce数量，默认参数值为-1 即根据资源及查询语句情况进行分配reduce,

3）cluster by语句：

                如果分区字段和排序字段是同一个字段，那么和 distribute by + sort by 效果一致

2.数据倾斜优化

1）原因：

                1.Key分布不均,导致某一些Key在做Reduce端处理时，执行较慢
                2.数据重复，在关联时，会产生笛卡尔积，致使数据膨胀，严重的可能会导致集群挂掉 
            

2）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
 

3）创建表格（查看一下具体效果）

1.创建带有部分NULL的学生表和成绩表

1.创建带有部分NULL的学生表和成绩表DROP TABLE learn4.student_null;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.student_null(
id STRING COMMENT "学生ID",
name STRING COMMENT "学生姓名",
age int COMMENT "年龄",
gender STRING COMMENT "性别",
clazz STRING COMMENT "班级"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/student_null.txt" INTO TABLE learn4.student_null;DROP TABLE learn4.score_null;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS learn4.score_null(
id STRING COMMENT "学生ID",
subject_id STRING COMMENT "科目ID",
score int COMMENT "成绩"
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/score_null.txt" INTO TABLE learn4.score_null;select * from learn4.student_null limit 10;
select * from learn4.score_null limit 10;

2.大空表与小空表进行关联
 

设置reduces =5set mapreduce.job.reduces = 5;

SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON T1.id = T2.id 
GROUP BY T1.id;

我们打开master:8088  找到我们刚刚执行的命令 点击history 发现是打不开的

所以我们需要去配置一下日志文件

配置文件
vim mapred-site.xml <property><name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name><value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/done</value>
</property><property><name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name><value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/done_intermediate</value>
</property><property><name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name><value>/hadoop/yarn/historylog</value>
</property>hdfs dfs -mkdir -p /hadoop/yarn/historylog# 启动历史服务
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4) 如果想展示数据倾斜效果：

    1.保证两张表的数据相差不大
    2.可以关闭MapJOIN优化，防止执行MapJOIN流程

--查看具体的偏差的结果可以去 Reduce Tasks for job 历史中查看
-- 可以得到结论：数据倾斜之后 部分Reduce的执行时间明显比其他Reduce任务要长
 

5) 解决方法：

1.对会产生笛卡尔积的数据进行初步过滤

SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON T1.id = T2.id  
AND (T1.id != "null_student" or T2.id != "null_student")
GROUP BY T1.id;

2.可以对Key比较集中的数据进行加随机数，然后再进行处理

SELECT
T1.id
,count(*) as num
FROM learn4.student_null T1 JOIN learn4.score_null T2 ON concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) = concat(T2.id,floor((rand()*10)%5)) 
GROUP BY T1.id;SELECT
substring(T.id,1,-1) as id
,sum(T.num) --对打散的ID统计过的结果进行汇总
FROM (
SELECT
T1.id 
,count(*) as num    --对打散的ID进行统计
FROM (
SELECT
concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) as id  --将T1表中的数据进行打散
FROM learn4.student_null) T1
JOIN 
(
SELECT
concat(T1.id,floor((rand()*10)%5)) as id  --将T2表中的数据进行打散
FROM learn4.score_null) T2 ON T1.id =T2.id
)T GROUP BY substring(T.id,1,-1);

3.通过参数进行调整

设置开启Map端的聚合操作

set hive.map.aggr = true

设置groupby的检查点条数

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

开启GROUP BY 的负载均衡操作

set hive.groupby.skewindata = true 

通过调整该参数，使得有倾斜的数据在Map reduce过程中 被随机的从Map端发送到Reduce端进行处理，

reduce会对随机发送过来的数据进行 初步的处理，之后再进行后续的统计