Hive 简介
定义
Facebook 为了解决海量日志数据的剖析而开发了 hive，起初开源给了 Apache 基金会组织。hive 是一种用 SQL 语句来帮助读写、治理存储在 HDFS 上的大数据集的数据仓库软件。
hive 特点
▪ hive 最大的特点是通过类 SQL 来剖析大数据，而防止了写 mapreduce Java 程序来剖析数据，这样使得剖析数据更容易。
▪数据是存储在 HDFS 上的，hive 自身并不提供数据的存储性能
▪hive 是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息个别存在关系型数据库上（比方 MySQL）。
▪数据存储方面：他可能存储很大的数据集，并且对数据完整性、格局要求并不严格。
▪数据处理方面：不适用于实时计算和响应，应用于离线剖析。
hive 根本语法
hive 中的语句有点相似于 mysql 语句，次要分为 DDL，DML，DQL，在此笔者就不做具体介绍了，稍微指出一点 hive 表分为外部表、内部表、分区表和分桶表，大数据培训感兴趣的读者能够查阅相干材料。
Hive 原理
hive 架构图
hive 内核
hive 的内核是驱动引擎，驱动引擎由四局部组成，这四局部别离是：
▪解释器：解释器的作用是将 hiveSQL 语句转换为语法树（AST）。
▪编译器：编译器是将语法树编译为逻辑执行打算。
▪优化器：优化器是对逻辑执行打算进行优化。
▪执行器：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行打算。
hive 底层存储
hive 的数据是存储在 HDFS 上，hive 中的库和表能够看做是对 HDFS 上数据做的一个映射，所以 hive 必须运行在一个 hadoop 集群上。
hive 程序执行过程
hive 执行器是将最终要执行的 mapreduce 程序放到 YARN 上以一系列 job 的形式去执行。
hive 元数据存储
hive 的元数据是个别是存储在 MySQL 这种关系型数据库上的，hive 与 MySQL 之间通过 MetaStore 服务交互。
表 2 hive 元数据相干信息
hive 客户端
hive 有很多种客户端，下边简略列举了几个：
▪ cli 命令行客户端：采纳交互窗口，用 hive 命令行和 hive 进行通信。
▪ hiveServer2 客户端：用 Thrift 协定进行通信，Thrift 是不同语言之间的转换器，是连贯不同语言程序间的协定，通过 JDBC 或者 ODBC 去拜访 hive(这个是目前 hive 官网举荐应用的连贯形式)。
▪ HWI 客户端：hive 自带的客户端，然而比拟毛糙，个别不必。
▪ HUE 客户端：通过 Web 页面来和 hive 进行交互，应用比拟，个别在 CDH 中进行集成。
Hive 调优
hadoop 就像吞吐量微小的轮船，启动开销大，如果每次只做小数量的输入输出，利用率将会很低。所以用好 hadoop 的首要任务是增大每次工作所搭载的数据量。hive 优化时，把 hive Sql 当做 mapreduce 程序来读，而不是当做 SQL 来读。hive 优化这要从三个层面进行，别离是基于 mapreduce 优化、hive 架构层优化和 hiveQL 层优化。
基于 mapreduce 优化
正当设置 map 数
下面的 mapreduce 执行过程局部介绍了，在执行 map 函数之前会先将 HDFS 上文件进行分片，失去的分片做为 map 函数的输出，所以 map 数量取决于 map 的输出分片(inputsplit)，一个输出分片对应于一个 map task，输出分片由三个参数决定，如表 3：
表 3 输出分片决定参数
公式：分片大小 =max(mapreduce.min.split.size,min(dfs.block.size, mapreduce.max.split.size)), 默认状况下分片大小和 dfs.block.size 是统一的，即一个 HDFS 数据块对应一个输出分片，对应一个 map task。这时候一个 map task 中只解决一台机器上的一个数据块，不须要将数据跨网络传输，进步了数据处理速度。
正当设置 reduce 数
决定 reduce 数量的相干参数如表 4：
表 4 reduce 数决定参数
所以能够用 set mapred.reduce.tasks 手动调整 reduce task 个数。
hive 架构层优化
不执行 mapreduce
hive 从 HDFS 读取数据，有两种形式：启用 mapreduce 读取、间接抓取。
set hive.fetch.task.conversion=more
hive.fetch.task.conversion 参数设置成 more，能够在 select、where、limit 时启用间接抓取形式，能显著晋升查问速度。
本地执行 mapreduce
hive 在集群上查问时，默认是在集群上 N 台机器上运行，须要多个机器进行协调运行，这个形式很好地解决了大数据量的查问问题。然而当 hive 查询处理的数据量比拟小时，其实没有必要启动分布式模式去执行，因为以分布式形式执行就波及到跨网络传输、多节点协调等，并且耗费资源。这个工夫能够只应用本地模式来执行 mapreduce job，只在一台机器上执行，速度会很快。
JVM 重用
因为 hive 语句最终要转换为一系列的 mapreduce job 的，而每一个 mapreduce job 是由一系列的 map task 和 Reduce task 组成的，默认状况下，mapreduce 中一个 map task 或者一个 Reduce task 就会启动一个 JVM 过程，一个 task 执行结束后，JVM 过程就退出。这样如果工作破费工夫很短，又要屡次启动 JVM 的状况下，JVM 的启动工夫会变成一个比拟大的耗费，这个时候，就能够通过重用 JVM 来解决。
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=5
这个设置就是制订一个 jvm 过程在运行屡次工作之后再退出，这样一来，节约了很多的 JVM 的启动工夫。
并行化
一个 hive sql 语句可能会转为多个 mapreduce job，每一个 job 就是一个 stage，这些 job 程序执行，这个在 hue 的运行日志中也能够看到。然而有时候这些工作之间并不是是相互依赖的，如果集群资源容许的话，能够让多个并不相互依赖 stage 并发执行，这样就节约了工夫，进步了执行速度，然而如果集群资源匮乏时，启用并行化反倒是会导致各个 job 互相抢占资源而导致整体执行性能的降落。
启用并行化：
set hive.exec.parallel=true
hiveQL 层优化
利用分区表优化
分区表是在某一个或者某几个维度上对数据进行分类存储，一个分区对应于一个目录。在这中的存储形式，当查问时，如果筛选条件里有分区字段，那么 hive 只须要遍历对应分区目录下的文件即可，不必全局遍历数据，使得解决的数据量大大减少，进步查问效率。
当一个 hive 表的查问大多数状况下，会依据某一个字段进行筛选时，那么非常适合创立为分区表。
利用桶表优化
桶表的概念在本教程第一步有具体介绍，就是指定桶的个数后，存储数据时，依据某一个字段进行哈希后，确定存储再哪个桶里，这样做的目标和分区表相似，也是使得筛选时不必全局遍历所有的数据，只须要遍历所在桶就能够了。
hive.optimize.bucketmapJOIN=true;
hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.bucketizedhiveInputFormat;
hive.optimize.bucketmapjoin=true;
hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
join 优化
▪ 优先过滤后再 join，最大限度地缩小参加 join 的数据量。
▪ 小表 join 大表准则
应该恪守小表 join 大表准则，起因是 join 操作的 reduce 阶段，位于 join 右边的表内容会被加载进内存，将条目少的表放在右边，能够无效缩小产生内存溢出的几率。join 中执行程序是从做到右生成 job，应该保障间断查问中的表的大小从左到右是顺次减少的。
▪ join on 条件雷同的放入一个 job
hive 中，当多个表进行 join 时，如果 join on 的条件雷同，那么他们会合并为一个
mapreduce job，所以利用这个个性，能够将雷同的 join on 的放入一个 job 来节俭执行工夫。
select pt.page_id,count(t.url) PV
from rpt_page_type pt join (select url_page_id,url from trackinfo where ds=’2016-10-11′) t on pt.page_id=t.url_page_id join (select page_id from rpt_page_kpi_new where ds=’2016-10-11′) r on t.url_page_id=r.page_id group by pt.page_id;
▪ 启用 mapjoin
mapjoin 是将 join 单方比拟小的表间接散发到各个 map 过程的内存中，在 map 过程中进行 join 操作，这样就省掉了 reduce 步骤，进步了速度。
▪ 桶表 mapjoin
当两个分桶表 join 时，如果 join on 的是分桶字段，小表的分桶数时大表的倍数时，能够启用 map join 来提高效率。启用桶表 mapjoin 要启用 hive.optimize.bucketmapjoin 参数。
▪ Group By 数据歪斜优化
Group By 很容易导致数据歪斜问题，因为理论业务中，通常是数据集中在某些点上，这也合乎常见的 2 / 8 准则，这样会造成对数据分组后，某一些分组上数据量十分大，而其余的分组上数据量很小，而在 mapreduce 程序中，同一个分组的数据会调配到同一个 reduce 操作下来，导致某一些 reduce 压力很大，其余的 reduce 压力很小，这就是数据歪斜，整个 job 执行工夫取决于那个执行最慢的那个 reduce。
解决这个问题的办法是配置一个参数：set hive.groupby.skewindata=true。
当选项设定为 true，生成的查问打算会有两个 MR job。第一个 MR job 中，map 的输入后果会随机散布到 Reduce 中，每个 Reduce 做局部聚合操作，并输入后果，这样解决的后果是雷同的 Group By Key 有可能被散发到不同的 Reduce 中，从而达到负载平衡的目标；第二个 MR job 再依据预处理的数据后果依照 Group By Key 散布到 Reduce 中（这个过程能够保障雷同的 GroupBy Key 被散布到同一个 Reduce 中），最初实现最终的聚合操作。
▪ Order By 优化
因为 order by 只能是在一个 reduce 过程中进行的，所以如果对一个大数据集进行 order by，会导致一个 reduce 过程中解决的数据相当大，造成查问执行超级迟缓。
▪ 一次读取屡次插入
▪ Join 字段显示类型转换
▪ 应用 orc、parquet 等列式存储格局
原创作者：bling ss