Hive Tunning（二）优化存储

接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。 Built-in Formats: – ORCFile – RCFile – Avro – Delimited Text – Regular Expression – S3 Logfile – Typed Bytes • 3 rd -Party Addons: – JSON – XML

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这种格式非常适合HDFS，它有以下的优点： •高压缩 – 高压缩比. – 字典编码. •高性能 – 自带索引. – 高效的精确查询. • 灵活的数据模型 – 支持所有的hive类型，包括maps.

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从图中可以看出，orc格式的文件存储大小仅为文本的30%左右，比gz格式的都小，采用zlib压缩的话，更小，仅有22%左右。 使用orc格式存储的方式很简单，在建表的时候STORED  AS orc即可 CREATE  TABLE  sale  (           id    int,   timestamp  timestamp,          productsk   int,  storesk  int,           amount   decimal,  state  string    )    STORED   AS   orc;   

相关参数，自己看，不解释了。

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不适用zlib压缩的话，查询速度更快，但是也大一些。 CREATE    TABLE    sale    (                    id    int,    timestamp    timestamp,    productsk    int,    storesk    int,                    amount    decimal,    state    string    )    STORED    AS    orc    tblproperties    ("orc.compress"="NONE");   

下面是加快hive查询的一些可以参考的方式：

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（1）跳跃读取：采用分区Partition或者使用Skew，才用ORCFile二次排序。 （2）在连接字段上排序并且bucket，在连接小表的时候采用Broadcast joins。 （3）对经常使用的数据，增加备份因子，激活Short-Circuit Read，采用Tez。

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当某个表很大的时候，我们往往要对其进行分区，比如按照时间来分区。 CREATE    TABLE    sale    (                    id    int,    amount    decimal,    ...    )    partitioned    by    (xdate    string,    state    string);    其中的xdate和state是不存在的列，你可以认为它们是虚拟列，虚拟列会在HDFS当中建立子目录，属于分区的记录会存在那个子文件夹中。  使用分区之后，在查询和插入的时候，就必须带有至少一个分区字段，否则查询将会失败。 INSERT    INTO    sale    (xdate=‘2013-03-01’,    state=‘CA’)    SELECT    *    FROM    staging_table WHERE    xdate    =    ‘2013-03-01’    AND    state    =    ‘CA’; 如果你想一次查出所有数据，不想受这个限制的话，你可以 hive.exec.dynamic.partition.mode参数置为nonstrict。  set    hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; INSERT    INTO    sale    (xdate,    state)    SELECT    *    FROM    staging_table;    有时候插入数据的时候，我们需要重新排序,在select 语句里面把虚拟列也加上，这样会有排序的效果。 INSERT    INTO    sale    (xdate,    state=‘CA’)    SELECT                id,    amount,    other_stuff,    xdate,    state    FROM    staging_table WHERE    state    =    ‘CA’;   

下面我们讲一下常用的hive查询调优

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mapred.max.split.size和mapred.min.split.size min    太大->   太少mapper.    max    太小->   mapper太多.    Example:    – set    mapred.max.split.size=100000000;    – set    mapred.min.split.size=1000000;  当然也有个原则，当mappers出现抢占资源的时候，才调整这些参数。

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– set    io.sort.mb=100;    • All    the    time:    – set    hive.optmize.mapjoin.mapreduce=true;    – set    hive.optmize.bucketmapjoin=true;    – set    hive.optmize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;    – set    hive.auto.convert.join=true;    – set    hive.auto.convert.sortmerge.join=true;    – set    hive.auto.convert.sortmerge.join.nocondi1onaltask=true;    • When    bucketing    data:    – set    hive.enforce.bucketing=true;    – set    hive.enforce.sortng=true;    • These    and    more    are    set    by    default    in    HDP    1.3（明显的广告词，说明HDP比较强大，已经给我们设置好了）.    这些参数我们可以在hive-site.xml中查询到，我们也可以在shell中查询。 （1）查询所有的参数

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（2）查询某一个参数

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（3）修改参数

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