Hive 作业优化

1、Join原则
将条目少的表/子查询放在 Join的左边。 原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出的几率。
当一个小表关联一个超大表时，容易发生数据倾斜，可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。
如：SELECT /*+ MAPJOIN(user) */  l.session_id, u.username from user u join page_views l on (u. id=l.user_id) ;

2、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。
当无法躲避笛卡尔积时，采用MapJoin，会在Map端完成Join操作，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 。

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

3、控制Map数
同时可执行的map数是有限的。
•通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务
•主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小。

•举例
a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（block为128M,6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）,从而产生4个map数

两种方式控制Map数：即减少map数和增加map数
减少map数可以通过合并小文件来实现，这点是对文件数据源来讲。
增加map数的可以通过控制上一个job的reduer数来控制，见5.

4、设置合理reducer个数

•reducer个数的设定极大影响执行效率
•不指定reducer个数的情况下，Hive分配reducer个数基于以下：
    参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为1G)
    参数2 ：hive.exec.reducers.max（默认为999）
•计算reducer数的公式
•N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
set mapred.reduce.tasks=13;

•reduce个数并不是越多越好

同map一样，启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；有多少个reduce,就会有多少个输出文件。

Reducer数过多：
生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题。
Reducer过少：
影响执行效率。

•什么情况下只有一个reduce
 很多时候你会发现任务中不管数据量多大，不管你有没有设置调整reduce个数的参数，任务中一直都只有一个reduce任务；
1、 除了数据量小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数值的情况外
2、没有group by的汇总
3、用了Order by。

5、合并MapReduce操作

• Multi-group by：当从同一个源表进行多次查询时用。
•Multi-group by是Hive的一个非常好的特性，它使得Hive中利用中间结果变得非常方便
•FROM log

insert overwrite table test1 select log.id group by log.id

insert overwrite table test2 select log.name group by log.name

• 上述查询语句使用了Multi-group by特性连续group by了2次数据，使用不同的group by key。这一特性可以减少一次MapReduce操作。

6 、LEFT SEMI  JOIN

是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。
Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。
  SELECT a.key, a.value
  FROM a
  WHERE a.key in
   (SELECT b.key
    FROM B);
可以被重写为：
   SELECT a.key, a.val
   FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)
只能在 ON 子句中设置过滤条件。

7、Hive注意事项

• 只支持INSERT/LOAD操作，无UPDATE和DELTE
• 0.10之前版本没有索引
• 不支持HAVING操作。
• 不支持where子句中的子查询
• Join只支持等值关联

• Hive中string类型没有长度限制

Not用法：
关系数据库：
… where username not like（in） ..
Hive
… where not username like（in）..

转自：https://blog.csdn.net/youfashion/article/details/72862453