Hive优化之SQL的优化(三)

二龙2年前技术文章562

     Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的技能。影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。本文主要是从SQL角度对Hive优化抽取两个案例进行描述。

案例一 过滤前置:

案例背景

    巡检时发现有任务报错，此任务之前运行成功过，运行时长1个小时+。

问题报错分析

    根据日志可以看到任务报错主要是内存不足导致任务task被杀死，观察yarn上executor，可看到处理的数据量较大，观察客户任务sql，可以看到存在多次 join表，且是大表join。

图片一.png

图片二.png

任务sql:

图片三.png

解决优化

    开始时尝试调大内存参数，仍是报错。考虑数据处理量太大，且看客户sql是join后再where过滤，建议客户将过滤前置到每个join内部，并且调大spark.sql.shuffle.partitions参数为1000（默认是200），观察任务运行成功，耗时13分钟。

图片四.png

图片五.png

案例二 谨防过度优化:

案例背景

    客户反馈有一任务运行缓慢，占据资源严重，希望我们能针对这个任务提供一下优化。

运行缓慢分析

    查看sql语句，主要是使用的group by针对不同年龄段的用户实现的去重的功能，且该任务数据量较多。

    sql语句有个比较常见的优化手段：利用group by代替distinct实现去重，因为在数据量比较大的情况下，使用group by能有效的避免数据倾斜，执行效率更高。但其实在设置测试数据进行测试中，group by比distinct的效率还低。

    创建表模拟测试场景，将group by和distinct执行效率进行比较：

图片六.png

图片七.png

    原因有以下几点：

    1、进行去重的列是s_age列，他的含义表示年龄，一个人的年龄是有限的，转化为MapReduce来解释的话，在Map阶段，每个Map会对年龄进行去重，由于一个人年龄不可能无限制的大或小，因此每个Map得到的s_age也有限，最终得到的reducce的数量去重过的s_age的个数，数据量上比较小，不需要避免数据倾斜。

    2、在第二个语句中distinct的命令在内存中会构建一个hashtable,查找去重的时间复杂度是O(1),而group by 在不同版本间变动较大，有的版本会用hashtable进行去重，有的版本则是使用排序的方式去重，这种排序方式是达不到O(1)。

    3、最新的hive版本中针对count(distinct) 进行了优化，通过设置参数，即使出现数据倾斜，内部也会进行自动优化，自动改变sql的执行计划。


    从执行计划中也可以证明这个结论

    语句1的执行计划：

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-2 depends on stages: Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-2

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: student_tb_txt
            Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: s_age (type: bigint)
              outputColumnNames: s_age
              Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator
                keys: s_age (type: bigint)
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0
                Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator
                  key expressions: _col0 (type: bigint)
                  sort order: +
                  Map-reduce partition columns: _col0 (type: bigint)
                  Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          keys: KEY._col0 (type: bigint)
          mode: mergepartial
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 2741094 Data size: 21928754 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Select Operator
            Statistics: Num rows: 2741094 Data size: 21928754 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Group By Operator
              aggregations: count(1)
              mode: hash
              outputColumnNames: _col0
              Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              File Output Operator
                compressed: false
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe

  Stage: Stage-2
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            Reduce Output Operator
              sort order: 
              Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              value expressions: _col0 (type: bigint)
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations: count(VALUE._col0)
          mode: mergepartial
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          File Output Operator
            compressed: false
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

语句2的执行计划：

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: student_tb_txt
            Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: s_age (type: bigint)
              outputColumnNames: s_age
              Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator
                aggregations: count(DISTINCT s_age)
                keys: s_age (type: bigint)
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator
                  key expressions: _col0 (type: bigint)
                  sort order: +
                  Statistics: Num rows: 5482188 Data size: 43857508 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations: count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)
          mode: mergepartial
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 16 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          File Output Operator
            compressed: false
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 16 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

    对比以上两个语句的执行计划，我们可以看出语句1是将去重和计数放到两个MapReduce中进行处理的，首先在第一个MapReduce阶段实现了select s_age from ods.student_tb_txt group by s_age的工作，在后面的MapReduce作业中实现了select count(1) from (..)b的逻辑。语句2是将去重和计数放在一个MapReduce中完成，相比语句1，消耗的磁盘及网络I/O也会更少。

解决优化

    结合业务和执行计划，使用distinct和group by实现去重功能。

总结： 

    调优要讲究适时调优，过早的进行调优可能导致过犹不及的效果，很多调优尤其是针对SQL的调优都是要基于业务出发，适合的才是最好的。


标签: 大数据运维hive
返回列表

上一篇：Hive优化之监控(四)

下一篇：Linux系统调优参数应用实践

相关文章

Hive优化之Spark执行引擎的参数优化(二)

Hive优化之Spark执行引擎的参数优化(二)

        Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中...

Hive压测之开源Hive基准测试工具（hive-testbench-hive14）

Hive压测之开源Hive基准测试工具（hive-testbench-hive14）

此文章禁止转载概述Hive基准测试工具工具，可用来造数测试Hive基本性能。TPC-DS：提供一个公平和诚实的业务和数据模型，99个案例TPC-H：面向商品零售业的决策支持系统测试基准，定义了8张表，...

HDP部署Tez UI

HDP部署Tez UI

首先部署tomcat在官网下载apache-tomcat-9.0.22.tar.gz[root@hdp02 opt]# wget https://archive.apache.org/dist/tom...

CDH实操--hive高可用

CDH实操--hive高可用

前言在CDH中，hive metastore、hiveserver2若角色单实例部署，或者部署多个实例但是连接配置任选其一的话，均存在单点问题，一旦实例故障就会影响业务稳定；这时我们就好考虑高可用部署...

helm安装部署trino对接hive（一）

helm安装部署trino对接hive（一）

前提：本文前提是基于hive组件已经提前安装的情况下，安装部署好trino容器之后进行对hive组件的对接。helm trino地址：https://artifacthub.io/packages/h...

Hive架构图及Hive SQL的执行流程

Hive架构图及Hive SQL的执行流程

1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名，名称，ID等，为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么？基于Hadoop做一些数据清洗啊...

发表评论    

◎欢迎参与讨论，请在这里发表您的看法、交流您的观点。

©Copyrights 2016-2022 YUNCHE 浙ICP备2021017017号