8.性能优化

8.1 Hive事务

1.事务（Transaction ）指一组单元化操作，这些操作要么都执行，要么都不执行

ACID特性：

• Atomicity：原子性
• Consistency：一致性
• Isolation：隔离性
• Durability：持久性

2.Hive事务的特点和局限

• V0.14版本开始支持行级事务
  • 支持INSERT、DELETE、UPDATE(v2.2.0开始支持Merge)
  • 文件格式只支持ORC
• 局限
  • 表必须是bucketed表
  • 需要消耗额外的时间、资源和空间
  • 不支持开始、提交、回滚、桶或分区列上的更新
  • 锁可以为共享锁或排它锁(串联的而不是并发)
  • 不允许从一个非ACID连接读写ACID表
  • 使用较少

3. Hive事务的开启和设置

• 通过Hive命令行方式设置,当前session有效
• 通过配置文件设置，全局有效
• 通过UI工具（如Ambari)设置

-- 通过命令行方式开启事务
set hive.support.concurrency = true;
set hive.enforce.bucketing = true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
set hive.compactor.initiator.on = true;
set hive.compactor.worker.threads = 1; 

-- 通过配置文件hive-site.xml
<property> 
<name>hive.support.concurrency</name> 
<value>true</value>
 </property>
 <property> 
<name>hive.txn.manager</name> <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value>
</property>

8.2 Hive PLSQL

• Hive PLSQL：Hive存储过程（v2.0之后）
  • 支持SparkSQL和Impala
  • 兼容Oracle、DB2、MySQL、TSQL标准
  • 使将现有的过程迁移到Hive变得简单和高效
  • 使编写UDF不需要Java技能
  • 它的性能比Java UDF稍微慢一些
  • 功能较新
• 在Hive2 bin目录下运行./hplsql

./hplsql -f plsql_demo.pl
RETURNS STRING 
BEGIN RETURN 'Hello, ' || text || '!'; 
END;
Print hello(' word') 

CREATE PROCEDURE getCount()
BEGIN DECLARE cnt INT = 0;	
SELECT COUNT(*) INTO cnt FROM employee;
PRINT 'Users cnt: ' || cnt;
END;
call getCount();

8.3 Hive性能调优工具

1.EXPLAIN

2.ANALYZE

• ANALYZE：分析表数据，用于执行计划选择的参考
  • 收集表的统计信息，如行数、最大值等
  • 使用时调用该信息加速查询
• 语法

ANALYZE TABLE employee COMPUTE STATISTICS; 

ANALYZE TABLE employee_partitioned 
PARTITION(year=2014, month=12) COMPUTE STATISTICS;

ANALYZE TABLE employee_id COMPUTE STATISTICS 
FOR COLUMNS employee_id;

8.4 Hive优化设计

• 使用分区表、桶表
• 使用索引
• 使用适当的文件格式，如orc, avro, parquet
• 使用适当的压缩格式，如snappy
• 考虑数据本地化 - 增加一些副本
• 避免小文件
• 使用Tez引擎代替MapReduce
• 使用Hive LLAP(在内存中读取缓存)
• 考虑在不需要时关闭并发

8.5 Job优化

1.本地模式运行

Hive支持将作业自动转换为本地模式运行
当要处理的数据很小时，完全分布式模式的启动时间比作业处理时间要长

-- 通过以下设置开启本地模式
SET hive.exec.mode.local.auto=true; --default false 
SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000; 
SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5; --default 4

• Job必须满足以下条件才能在本地模式下运行
  Job总输入大小小于 hive.exec.mode.local.auto. inputbytes.max
  map任务总数小于 hive.exec.mode.local.auto. input.files.max
  所需的Reduce任务总数为1或0

2.JVM重用（JVM Reuse）

• 通过JVM重用减少JVM启动的消耗
  • 默认每个Map或Reduce启动一个新的JVM
  • Map或Reduce运行时间很短时，JVM启动过程占很大开销
  • 通过共享JVM来重用JVM，以串行方式运行MapReduce Job
  • 适用于同一个Job中的Map或Reduce任务
  • 对于不同Job的任务，总是在独立的JVM中运行

-- 通过以下设置开启JVM重用
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 5;  -- 默认值为1

3.并行执行

• 并行执行可提高集群利用率
  • Hive查询通常被转换成许多按默认顺序执行的阶段
  • 这些阶段并不总是相互依赖的
  • 它们可以并行运行以节省总体作业运行时间
  • 如果集群的利用率已经很高，并行执行帮助不大

-- 通过以下设置开启并行执行
SET hive.exec.parallel=true;  -- default false 
SET hive.exec.parallel.thread.number=16;  -- default 8,定义并行运行的最大数量

8.6 查询优化

• 自动启动Map端Join
• 防止数据倾斜

set hive.optimize.skewjoin=true;	

• 启用CBO(Cost based Optimizer)

  set hive.cbo.enable=true; 
  set hive.compute.query.using.stats=true; 
  set hive.stats.fetch.column.stats=true; 
  set hive.stats.fetch.partition.stats=true;	
  

  启动Vectorization（矢量化）

  set hive.vectorized.execution.enabled = true; 
  set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
  
  

  使用CTE、临时表、窗口函数等正确的编码约定

8.7 压缩算法

• 减少传输数据量，会极大提升MapReduce性能
• 采用数据压缩是减少数据量的很好的方式
• 常用压缩方法对比