本文将为您介绍如何通过调整内存、CPU 和 Task 个数等方式，实现 Hive 作业调优。

1 调优方案总览

2 代码优化

2.1 数据清洗

• 数据过滤之后再 JOIN。

• 重复使用数据时，避免重复计算，构建中间表，重复使用中间表。

• 读取表时分区过滤，避免全表扫描。

2.2 多 distinct 优化

• 优化前代码

  SELECT g,
         COUNT(DISTINCT CASE WHEN a > 1 THEN user_id) cnt_user1,
         COUNT(DISTINCT CASE WHEN a > 2 THEN user_id) cnt_user2,
         COUNT(DISTINCT CASE WHEN a > 3 THEN user_id) cnt_user3,
         COUNT(DISTINCT CASE WHEN a > 4 THEN user_id) cnt_user4
  FROM tbl 
  GROUP BY g
  

  多个 distinct ，计算过程中，数据会膨胀。

• 优化后代码

  SELECT g,
         SUM(CASE WHEN user1 > 0 THEN 1 END) as cnt_user1,
         SUM(CASE WHEN user2 > 0 THEN 1 END) as cnt_user2,
         SUM(CASE WHEN user3 > 0 THEN 1 END) as cnt_user3,
         SUM(CASE WHEN user4 > 0 THEN 1 END) as cnt_user4
  FROM 
          (SELECT g,user_id,
                  COUNT(CASE WHEN a > 1 THEN user_id) user1,
                  COUNT(CASE WHEN a > 2 THEN user_id) user2,
                  COUNT(CASE WHEN a > 3 THEN user_id) user3,
                  COUNT(CASE WHEN a > 4 THEN user_id) user4
          FROM tbl
          GROUP BY g,user_id  
          ) tmp 
  GROUP BY g
  

  通过两次 group by 的方式代替 distinct 操作，通过内层的 group by 去重并降低数据量，通过外层的 group by 取 sum，可实现 distinct 的效果。

2.3 数据倾斜

数据倾斜一般出现在 group by 或 大表 join 时，某些 key 的数据量特别大，导致某些算子的计算量大大超过了其他算子。

• group by 出现热点：

  1. 先开启 Map 端聚合

  SET hive.map.aggr=true;
  SET hive.groupby.mapaggr.checkinterval=200000; （用于设定Map端进行聚合操作的条目数，视场景而定）
  

  2. 对 Key 随机化打散，多次聚合

  SET hive.groupby.skewindata=true;
  

  当 hive.groupby.skewindata 设置为 true 时，生成的执行计划有两个 MapReduce 任务。

  • 在第一个 MapReduce 中，Map 的输出结果集会随机分布到 Reduce 中，每个部分进行聚合操作，并输出结果。这样带来的效果是：相同的 Group By Key 可能分发到不同的 Reduce 中，达到负载均衡的目的。

  • 第二个 MapReduce 任务会再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中，完成最终的聚合计算。

• 大表 join 出现热点：

  策略是使热点 Key 随机化。
  例如，event 表存在大量 user_id 为 null 的记录，但是表 users 中不会存在 user_id 为空的记录，可以把 null 随机化再 join，这样就避免了 null 值都分发到一个 Reduce Task 上。

  SELECT * FROM event a LEFT OUTER 
  JOIN users b ON 
      CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN CONCAT(‘dp_hive’,RAND()) 
      ELSE a.user_id=b.user_id 
      END;
  

3 参数调优

3.1 内存参数

可以在 EMR 集群的 MapReduce2 服务下，通过设置以下参数，对 Map 和 Reduce 阶段的内存进行调优：

• Map

  参数	描述	示例
  mapreduce.map.java.opts	默认参数，表示JVM堆内存。	-Xmx2048m
  mapreduce.map.memory.mb	默认参数，表示整个JVM进程占用的内存，计算方法为堆内存+堆外内存=2048+256。	2304

• Reduce

  参数	描述	示例
  mapreduce.reduce.java.opts	默认参数，表示JVM堆内存。	-Xmx2048m
  mapreduce.reduce.memory.mb	默认参数，表示整个JVM进程占用的内存，计算方法为堆内存+堆外内存=2048+256。	2304

3.2 CPU 参数

可以通过设置以下参数，对Map和Reduce任务的CPU进行调优。

3.3 开启向量化

3.4 Task 数量优化

3.4.1 Map Task 数量优化

在分布式计算中，原始数据是决定 Map 数量的一个重要因素。优化的策略有：

• 当原始数据文件数量特别多，并且每个文件特别小时，可以减少初始 Map 对应的 Task 数量，以减少计算资源浪费。

• 如果文件数量较少，但是单个文件较大，可以增加 Map 的 Task 数量，减少单个 Task 的压力。

决定 Map Task 数量的参数有：

• mapred.map.tasks

• mapred.min.split.size

• dfs.block.size

1. 初始默认的 Map Task 数量计算逻辑

   default_mapper_num = total_size/dfs.block.size
   

   如果 Hive 文件存储在 HDFS 上。因为 HDFS 的文件都是分块存储，因此具体的 Hive 数据文件在 HDFS 上分多少块，就可能对应默认的 Map Task 数量。

2. split_num 的计算逻辑

   default_split_size = max(mapred.min.split.size, 
                        min(mapred.max.split.size, dfs.block.size))
   split_num = total_size/default_split_size；
   

3. Map Task 数量的计算逻辑

   map_task_num = min(split_num, max(mapred.map.tasks, default_mapper_num))
   

   如果要提高 Task 数量，就要降低 mappred.min.split.size 的值，在一定范围可以减小 default_split_size 的值，从而增加 split_num 的值，增大 mapred.map.tasks 的数量。

3.4.2 Reduce Task 数量优化

• 通过 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 参数控制单个 Reduce 处理的字节数

  Reduce 的计算方法如下：

  reducer_num = min(
      total_size/hive.exec.reducers.bytes.per.reducers, 
      hive.exec.reducers.max)。
  

• 通过 mapred.reduce.tasks 参数来设置 Reduce Task 的数量

  过多的 Reduce 会增加启动时间，消耗集群资源。有多少个 Reduce ，就会有多少个输出文件，如果生成了很多小文件，这些小文件作为下一个任务的输入，就会出现小文件过多的问题。

3.5 合并小文件

大量小文件容易在文件存储端造成瓶颈，影响处理效率。可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来处理。