写好hive程序的五个提示

网友 jiedushi.blog.51cto.com

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是某些情况下,因为不熟悉数据特性,或没有遵循Hive的优化约定,Hive计算任务会变得非常低效,甚至无法得到结果。一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解。

有一些大家比较熟悉的优化约定包括:Join中需要将大表写在靠右的位置;尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类。下面讨论5个性能和逻辑相关的问题,帮助你写出更好的Hive程序。

全排序

Hive的排序关键字是SORT BY,它有意区别于传统数据库的ORDER BY也是为了强调两者的区别–SORT BY只能在单机范围内排序。考虑以下表定义:

CREATE TABLE if not exists t_order(

id int, -- 订单编号

sale_id int, -- 销售ID

customer_id int, -- 客户ID

product _id int, -- 产品ID

amount int -- 数量

) PARTITIONED BY (ds STRING);

在表中查询所有销售记录,并按照销售ID和数量排序:

set mapred.reduce.tasks=2;

Select sale_id, amount from t_order

Sort by sale_id, amount;

这一查询可能得到非期望的排序。指定的2个reducer分发到的数据可能是(各自排序):

Reducer1:

Sale_id | amount

0 | 100

1 | 30

1 | 50

2 | 20

Reducer2:

Sale_id | amount

0 | 110

0 | 120

3 | 50

4 | 20

因为上述查询没有reduce key,hive会生成随机数作为reduce key。这样的话输入记录也随机地被分发到不同reducer机器上去了。为了保证reducer之间没有重复的sale_id记录,可以使用DISTRIBUTE BY关键字指定分发key为sale_id。改造后的HQL如下:

set mapred.reduce.tasks=2;

Select sale_id, amount from t_order

Distribute by sale_id

Sort by sale_id, amount;

这样能够保证查询的销售记录集合中,销售ID对应的数量是正确排序的,但是销售ID不能正确排序,原因是hive使用hadoop默认的HashPartitioner分发数据。

这就涉及到一个全排序的问题。解决的办法无外乎两种:

1.) 不分发数据,使用单个reducer:

set mapred.reduce.tasks=1;

这一方法的缺陷在于reduce端成为了性能瓶颈,而且在数据量大的情况下一般都无法得到结果。但是实践中这仍然是最常用的方法,原因是通常排序的查询是为了得到排名靠前的若干结果,因此可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后,传输到reduce端(单机)的数据记录数就减少到n* (map个数)。

2.) 修改Partitioner,这种方法可以做到全排序。这里可以使用Hadoop自带的TotalOrderPartitioner(来自于Yahoo!的TeraSort项目),这是一个为了支持跨reducer分发有序数据开发的Partitioner,它需要一个SequenceFile格式的文件指定分发的数据区间。如果我们已经生成了这一文件(存储在/tmp/range_key_list,分成100个reducer),可以将上述查询改写为

set mapred.reduce.tasks=100;

set hive.mapred.partitioner=org.apache.hadoop.mapred.lib.TotalOrderPartitioner;

set total.order.partitioner.path=/tmp/ range_key_list;

Select sale_id, amount from t_order

Cluster by sale_id

Sort by amount;

有很多种方法生成这一区间文件(例如hadoop自带的o.a.h.mapreduce.lib.partition.InputSampler工具)。这里介绍用Hive生成的方法,例如有一个按id有序的t_sale表:

CREATE TABLE if not exists t_sale (

id int,

name string,

loc string

);

则生成按sale_id分发的区间文件的方法是:

create external table range_keys(sale_id int)

row format serde

'org.apache.hadoop.hive.serde2.binarysortable.BinarySortableSerDe'

stored as

inputformat

'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

outputformat

'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveNullValueSequenceFileOutputFormat'

location '/tmp/range_key_list';

insert overwrite table range_keys

select distinct sale_id

from source t_sale sampletable(BUCKET 100 OUT OF 100 ON rand()) s

sort by sale_id;

生成的文件(/tmp/range_key_list目录下)可以让TotalOrderPartitioner按sale_id有序地分发reduce处理的数据。区间文件需要考虑的主要问题是数据分发的均衡性,这有赖于对数据深入的理解。

怎样做笛卡尔积?

当Hive设定为严格模式(hive.mapred.mode=strict)时,不允许在HQL语句中出现笛卡尔积,这实际说明了Hive对笛卡尔积支持较弱。因为找不到Join key,Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。

当然也可以用上面说的limit的办法来减少某个表参与join的数据量,但对于需要笛卡尔积语义的需求来说,经常是一个大表和一个小表的Join操作,结果仍然很大(以至于无法用单机处理),这时MapJoin才是最好的解决办法。

MapJoin,顾名思义,会在Map端完成Join操作。这需要将Join操作的一个或多个表完全读入内存。

MapJoin的用法是在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/*+ MAPJOIN(tablelist) */提示优化器转化为MapJoin(目前Hive的优化器不能自动优化MapJoin)。其中tablelist可以是一个表,或以逗号连接的表的列表。tablelist中的表将会读入内存,应该将小表写在这里。

PS:有用户说MapJoin在子查询中可能出现未知BUG。在大表和小表做笛卡尔积时,规避笛卡尔积的方法是,给Join添加一个Join key,原理很简单:将小表扩充一列join key,并将小表的条目复制数倍,join key各不相同;将大表扩充一列join key为随机数。

怎样写exist in子句?

Hive不支持where子句中的子查询,SQL常用的exist in子句需要改写。这一改写相对简单。考虑以下SQL查询语句:

SELECT a.key, a.value

FROM a

WHERE a.key in

(SELECT b.key

FROM B);

可以改写为

SELECT a.key, a.value

FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key = b.key)

WHERE b.key NULL;