综述

在同样的集群运行环境中,hive调优有两种方式,即参数调优和sql调优

本篇讲涉及到的Hive严格模式。

前两天在优化一个前人遗留下的sql,发现关于严格模式参数是这样使用的,严重错误。

set hive.strict.checks.cartesian.product=flase;
set hive.mapred.mode=nonstrict;

而且我发现在使用参数上,无论sql大小直接贴一堆参数,类似这样。

set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=16;
set hive.merge.mapfiles = true;
set hive.merge.mapredfiles = true;
set hive.merge.size.per.task=256000000;
set hive.merge.smallfiles.avgsize = 256000000;
set mapred.max.split.size=1024000000;
set mapred.min.split.size.per.node=1024000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=1024000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.join.emit.interval = 2000;
set hive.mapjoin.size.key = 20000;
set hive.mapjoin.cache.numrows = 20000;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=2000000000;
set hive.exec.reducers.max=999;
set hive.map.aggr=true;
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;
set hive.auto.convert.join = true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
set hive.exec.dynamic.partition = true;
set hive.cli.print.header=true;
set hive.resultset.use.unique.column.names=false;
set mapreduce.reduce.memory.mb=4096;
set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx4096m;
set mapred.max.split.size=1024000000;
set mapred.min.split.size.per.node=1024000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=1024000000;

优化是优化了,但是我看到了优化的无目标性,反而在一定程度上多消耗了计算资源。

于是打算开一个系列文章,Hive SQL调优系列,如何合理的使用参数进行SQL优化,针对什么情况使用哪些参数优化。

本篇先说说严格模式相关参数怎么使用。

正文如下。

1.严格模式

所谓Hive的严格模式,就是为了避免用户提交一些恶意SQL,消耗大量资源进而使得运行环境崩溃做出的一些安全性的限制。

或多或少我们都提交过一些执行很久,集群资源不足的SQL。应该能理解。

前文Hive动态分区详解中有提到过

1.1 参数设置

-- strict 为开启严格模式  nostrict 关闭严格模式
set hive.mapred.mode=strict

1.2 查看参数

通过hive的set 查看指定参数

-- 黑窗口查看Hive模式,以下结果为未开启严格模式
hive> set hive.mapred.mode;
hive.mapred.mode is undefined

1.3 严格模式限制内容及对应参数设置

如果Hive开启严格模式,将会阻止一下三种查询:

a.对分区表查询,where条件中过滤字段没有分区字段;

b.对order by查询,order by的查询不带limit语句。

c.笛卡尔积join查询,join查询语句中不带on条件或者where条件;

以上三种查询情况也有自己单独的参数可以进行控制。

  • 分区表查询必须指定分区
-- 开启限制(默认为 false)
set hive.strict.checks.no.partition.filter=true;
  • orderby排序必须指定limit
-- 开启限制(默认为false)
set hive.strict.checks.orderby.no.limit=true;
  • 限制笛卡尔积运算
-- 开启限制(默认为false)
set hive.strict.checks.cartesian.product=true;

2.实际操作

2.1 分区表查询时必须指定分区

分区表查询必须指定分区的原因:如果该表有大量分区,如果不加限制,在读取时会读取到超出预估的数据量。

-- 测试
create table `lubian` (
`id` string comment 'id',
`name` string comment '姓名'
)
comment 'lubian'
PARTITIONED BY (ymd string)
row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n'
stored as orc; set hive.strict.checks.no.partition.filter=true;
select * from lubian limit 111;

执行结果

FAILED: SemanticException [Error 10056]:
Queries against partitioned tables without a partition filter are disabled for safety reasons.
If you know what you are doing, please set hive.strict.checks.no.partition.
filter to false and make sure that hive.mapred.mode is not set to 'strict' to proceed.
Note that you may get errors or incorrect results if you make a mistake while using some of the unsafe features.
No partition predicate for Alias "lubian" Table "lubian" select * from partab where dt='11' limit 111;
Time taken: 0.77 seconds

2.2 order by必须指定limit

order by必须指定limit的主要原因: order by 为全局排序,所有数据只有一个reduceTask来处理,防止单个reduce运行时间过长,而导致任务阻塞

-- 测试
set hive.strict.checks.orderby.no.limit=true;
select * from lubian order by name;

执行结果

FAILED: SemanticException 1:36
Order by-s without limit are disabled for safety reasons.
If you know what you are doing, please set hive.strict.checks.orderby.no.limit to false
and make sure that hive.mapred.mode is not set to 'strict' to proceed.
Note that you may get errors or incorrect results if you make a mistake while using some of the unsafe features..
Error encountered near token 'name'

2.3 限制笛卡尔积

限制笛卡尔积运算原因:笛卡尔积可能会造成数据急速膨胀,例如两个1000条数据表关联,会产生100W条数据。n的平方增长。触发笛卡尔积时,join操作会在一个reduceTask中执行

-- 测试
set hive.strict.checks.cartesian.product=true;
select t1.*,t2.* from lubian as t1
inner join lubian as t2;

执行结果

FAILED: SemanticException Cartesian products are disabled for safety reasons.
If you know what you are doing, please set hive.strict.checks.cartesian.product to false
and make sure that hive.mapred.mode is not set to 'strict' to proceed.
Note that you may get errors or incorrect results
if you make a mistake while using some of the unsafe features.

3.搭配使用

3.1 参数

设置hive严格模式参数如下

set hive.mapred.mode=strict;
set hive.strict.checks.no.partition.filter=true;
set hive.strict.checks.orderby.no.limit=true;
set hive.strict.checks.cartesian.product=true;

以上参数可以使用 set hive.mapred.mode=strict; 默认开启三种情况的严格模式。也可以使用每个限制内容参数开启指定严格校验。

3.2 搭配使用案例

也可以搭配使用,但是使用以下方式就有些问题了:

-- 关闭笛卡尔积运算校验
set hive.strict.checks.cartesian.product=flase;
-- 关闭严格模式
set hive.mapred.mode=nonstrict;

应该是严格模式默认关闭,但仍想对其中一种情况做校验。如下

set hive.mapred.mode=nonstrict;
set hive.strict.checks.cartesian.product=true;

或者严格模式默认开启,但对其中一种不想做校验:

set hive.mapred.mode=strict;
set hive.strict.checks.cartesian.product=false;

以上内容。

按例,欢迎点击此处关注我的个人公众号,交流更多知识。

后台回复关键字 hive,随机赠送一本鲁边备注版珍藏大数据书籍。

HiveSql调优系列之Hive严格模式,如何合理使用Hive严格模式的更多相关文章

  1. SQL Server性能调优系列

    这是关于SQL Server调优系列文章,以下内容基本涵盖我们日常中所写的查询运算的分解以及调优内容项,皆为原创........ 第一个基础模块注重基础内容的掌握,共分7篇文章完成,内容涵盖一系列基础 ...

  2. SQL Server调优系列基础篇

    前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过 ...

  3. SQL Server调优系列基础篇(常用运算符总结——三种物理连接方式剖析)

    前言 上一篇我们介绍了如何查看查询计划,本篇将介绍在我们查看的查询计划时的分析技巧,以及几种我们常用的运算符优化技巧,同样侧重基础知识的掌握. 通过本篇可以了解我们平常所写的T-SQL语句,在SQL ...

  4. SQL Server调优系列基础篇(联合运算符总结)

    前言 上两篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符的优化技巧,本篇我们总结联合运算符的使用方式和优化技巧. 废话少说,直接进入本篇的主题. 技术准备 基于SQL Server200 ...

  5. SQL Server调优系列基础篇(并行运算总结)

    前言 上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符.联合运算符的优化技巧. 本篇我们分析SQL Server的并行运算,作为多核计算机盛行的今天,SQL Server也会适时调整自 ...

  6. SQL Server调优系列基础篇(并行运算总结篇二)

    前言 上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式. 本篇我们接着分析SQL Server的并行运算. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版 ...

  7. SQL Server调优系列基础篇(索引运算总结)

    前言 上几篇文章我们介绍了如何查看查询计划.常用运算符的介绍.并行运算的方式,有兴趣的可以点击查看. 本篇将分析在SQL Server中,如何利用先有索引项进行查询性能优化,通过了解这些索引项的应用方 ...

  8. SQL Server调优系列基础篇(子查询运算总结)

    前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴 ...

  9. SQL Server调优系列进阶篇(查询优化器的运行方式)

    前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符. ...

随机推荐

  1. 关于Vue的几个实用知识点(持续更新中……)

    前言 排名不分先后,按自己习惯来的. 一.provide.inject 高级组件 总述: provide在父组件中定义,inject 在子孙组件中定义. provide:选项应该是一个对象或返回一个对 ...

  2. 基于Vite+React构建在线Excel

    Vite是随着Vue3一起发布的一款新型前端构建工具,能够显著的提升前端开发体验,它主要由两部分组成: (1)一个开发服务器,它基于**原生ES模块提供了丰富的内建功能,如速度快到惊人的 模块热更新( ...

  3. java web 三层架构设计

    界面层(表示层):用户看得到的,可以通过此与服务器交互 业务逻辑层:处理业务逻辑. 数据访问层:操作数据存储文件

  4. UiPathExcel写入操作

    一.Excel 写操作 1.写一个单元格 (1)控件介绍 Write Cell: 使用Write Cell控件,在指定单元格写入内容     常用属性介绍: Destination: Cell: 要写 ...

  5. Python实现简繁体转换,真的玩得花

    大家好鸭, 我是小熊猫 直接开搞!!! 1.opencc-python 首先介绍opencc中的Python实现库,它具有安装简单,翻译准确,使用方便等优点.对于我们日常的需求完全能够胜任. 1.1安 ...

  6. 我不就是吃点肉,应该没事吧——爬取一座城市里的烤肉店数据(附完整Python爬虫代码)

    写在前面的一点屁话: 对于肉食主义者,吃肉简直幸福感爆棚!特别是烤肉,看着一块块肉慢慢变熟,听着烤盘上"滋滋"的声响,这种期待感是任何其他食物都无法带来的.如果说甜点是" ...

  7. Educational Codeforces Round 128 (Rated for Div. 2) A-C+E

    Educational Codeforces Round 128 (Rated for Div. 2) A-C+E A 题目 https://codeforces.com/contest/1680/p ...

  8. 使用纯 CSS 实现超酷炫的粘性气泡效果

    最近,在 CodePen 上看到这样一个非常有意思的效果: 这个效果的核心难点在于气泡的一种特殊融合效果. 其源代码在:CodePen Demo -- Goey footer,作者主要使用的是 SVG ...

  9. PTA(BasicLevel)-1023 组个最小数

    一. 问题定义 给定数字 0-9 各若干个.你可以以任意顺序排列这些数字,但必须全部使用.目标是使得最后得到的数尽可能小(注意 0 不能做首位). 例如:给定两个 0,两个 1,三个 5,一个 8,我 ...

  10. XJSON 是如何实现四则运算的?

    前言 在上一篇中介绍了 xjson 的功能特性以及使用查询语法快速方便的获取 JSON 中的值. 同时这次也更新了一个版本,主要是两个升级: 对转义字符的支持. 性能优化,大约提升了30%️. 转义字 ...