【Hadoop技术篇】hive的优化，经典面试

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Map Join

作用

大表 和 小表 关联查询时，提升性能，避免数据倾斜。

触发条件

--  1、开启MapJoin
set hive.auto.convert.join=true;
--  2、设置阈值，不要超出自己的硬件配置，否则内存溢出
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000

Bucket-Map Join

作用

大表 和 中表 关联（小表的数据大小超出阈值）时，使用Map端Join优化。

触发条件

1） 开启配置：set hive.optimize.bucketmapjoin = true;

2） 一个表的bucket数是另一个表bucket数的==整数倍==

3） bucket列 == join列 4） 满足map join条件

SMB Join (sort merge bucket)

作用

当大表和大表关联（关联的两个表数据都很大）时使用。

触发条件

1. 开启SMB配置set hive.optimize.bucketmapjoin = true;set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
2. bucket列 == join列，且要Sort此列1. 创建表时，sorted by (列);2. 插入数据时:1. cluster by (列);2. hive.enforce.sorting 设置为 true
3. 两个表的bucket数==必须相等==
4. 满足BucketMapJoin的条件

Join-Skew关联查询时数据倾斜

运行时优化

-- 开启运行时倾斜优化
set hive.optimize.skewjoin=true;
-- 设定倾斜阈值
set hive.skewjoin.key=100000;  //行数

编译时优化

1. 开启编译时优化set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;
2. 建表时指定倾斜字段和倾斜的值CREATE TABLE list_bucket_single (key STRING, value STRING)-- 倾斜的字段和需要拆分的key值SKEWED BY (name) ON (‘张三’,’李四’,’王五’)-- 为倾斜值创建子目录单独存放[STORED AS DIRECTORIES];

Unoin优化

set hive.optimize.union.remove=true;

GroupBy-Skew统计时数据倾斜

Map先行打散

CM中配置hive.map.aggr

MR Job随机数打散

hive.groupby.skewindata=true;

注意：有多个列执行distinct去重操作时，不支持skewindata：

SELECT ip, count(DISTINCT uid), count(DISTINCT uname) FROMlog GROUP BY ip;
DISTINCT on different columns not supported with skew in data.