Hive参数层面常用优化

1、hive数据仓库权限问题:

set hive.warehouse.subdir.inherit.perms=true;

2、HiveServer2的内存

连接的个数越多压力越大，可以加大内存；可以通过-Xmx设置，在脚本中设置：-Xmx=2048m 甚至 -Xmx=4g

3、关闭推测式任务：默认是打开的

set mapreduce.reduce.speculative=false;
set mapred.map.tasks.speculative.execution=false;
set mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;

4、客户端: 默认是关闭的

显示当前数据库：

set hive.cli.print.current.db = true;

显示头信息：

set hive.cli.print.header = true;

5、并行执行

每个查询被hive转化成一个或者多个stage，一个stage就是一个mapreduce作业；如果一个job有多个stage，并且每个stage是依赖的，那么这个job就不可以并行执行；如果stage之间关联性不大，则可以并行化执行，减少执行时间。并行数视集群而定，越大越好。

set hive.exec.parallel=true;    //默认是关闭的
set hive.exec.parallel.thread.number=16;   //默认是8

对比执行时间：

set hive.exec.parallel=false;

select t1.event_time,t2.event_time,t3.event_time from(
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_created group by ordernumber
) t1
left outer join (
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_picked group by ordernumber
) t2 on t1.ordernumber = t2.ordernumber
left outer join (
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_shipped group by ordernumber
) t3 on t1.ordernumber = t3.ordernumber;

一共5个mr job，job一个个的按顺序执行，一共花费94.974s

set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=16;

select t1.event_time,t2.event_time,t3.event_time from(
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_created group by ordernumber
) t1
left outer join (
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_picked group by ordernumber
) t2 on t1.ordernumber = t2.ordernumber
left outer join (
select ordernumber, max(event_time) as event_time from order_shipped group by ordernumber
) t3
on t1.ordernumber = t3.ordernumber;

一共5个mr job，其中有3个job同时启动并行执行，一共花费47.32s

7、Local Mode：小表在本地执行，最好是关闭

set hive.exec.mode.local.auto=true;

8、通过explain查看执行计划，查看有几个stage以及执行流程

explain select * from page_views;
explain extended select * from page_views;

9、队列设置：往指定的队列提交任务

set mapred.queue.name = hive
set mapred.job.queue.name = hive

有些版本需要两个都设置才好用，设置一个还不好使

设置任务的优先级别：

set mapred.job.priority = HIGH

10、JVM重用

测试用例：3台虚拟机，内存512M，5000个小文件大小约8G，不重用JVM耗时约1个小时，重用JVM耗时约35分钟；

结论：对于大量小文件的job，开启JVM重用可减少运行时间；

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 15;

每个jvm执行多少个task，默认为1表示一个jvm运行一个task后就销毁，-1表示无限制；该参数也不是越大越好，建议设置到15-20个就够了；

11、分桶

set hive.enforce.bucketing=true;
set hive.enforce.sorting=true;