数据仓库中的SQL性能优化（Hive篇）

问题导读：

1.Map阶段和Reduce分别需要做哪些优化？
2.Map与Reduce之间的优化？
3.Job的优化与执行模式？
4.如何保证数据不会倾斜？
5.如何SQL整体优化？

一个Hive查询生成多个map reduce job，一个map reduce job又有map，reduce，spill，shuffle，sort等多个阶段，所以针对hive查询的优化可以大致分为针对M/R中单个步骤的优化，针对M/R全局的优化，和针对整个查询（多M/R job）的优化，下文会分别阐述。

在开始之前，先把MR的流程图帖出来（摘自Hadoop权威指南），方便后面对照。另外要说明的是，这个优化只是针对Hive 0.9版本。由于Hortonwork发起了Stinger项目，Hive后续版本应该能更加快速的响应查询。目前已经发布的Hive 0.11就有不少新feature，比如针对数据仓库中常用的星型模型的优化等等，这些就不在本文的讨论范围之内了。

Map阶段的优化

Map阶段的优化，主要是确定合适的map数。那么首先要了解map数的计算公式，即：

num_map_tasks = max[${mapred.min.split.size},
min(${dfs.block.size}, ${mapred.max.split.size})]
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其中mapred.min.split.size指的是数据的最小分割单元大小；mapred.max.split.size指的是数据的最大分割单元大小；dfs.block.size指的是HDFS设置的数据块大小。

一般来说dfs.block.size这个值是一个已经指定好的值，而且这个参数默认情况下hive是识别不到的（除非在hive-site.xml中明确指定），即：

hive> set dfs.block.size;
dfs.block.size is undefined
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所以默认情况下只有mapred.min.split.size和mapred.max.split.size这两个参数（本节内容后面就以min和max指代这两个参数）来决定map数量。

在hive中min的默认值是1B，max的默认值是256MB，即：

hive> set mapred.min.split.size;
mapred.min.split.size=1
hive> set mapred.max.split.size;
mapred.max.split.size=256000000
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所以如果不做修改的话，就是1个map task处理256MB数据，我们就以调整max为主。通过调整max可以起到调整map数的作用，减小max可以增加map数，增大max可以减少map数。需要提醒的是，直接调整mapred.map.tasks这个参数是没有效果的。

调整大小的时机根据查询的不同而不同，总的来讲可以通过观察map task的完成时间来确定是否需要增加map资源。如果map task的完成时间都是接近1分钟，甚至几分钟了，那么往往增加map数量，使得每个map task处理的数据量减少，能够让map task更快完成；而如果map task的运行时间已经很少了，比如10-20秒，这个时候增加map不太可能让map task更快完成，反而可能因为map需要的初始化时间反而让job总体速度变慢，这个时候反而需要考虑是否可以把map的数量减少，这样可以节省更多资源给其他Job。

Reduce阶段的优化

这里说的reduce阶段，是指前面流程图中的reduce phase（实际的reduce计算）而非图中整个reduce task。Reduce阶段优化的主要工作也是选择合适的reduce task数量，跟上面的map优化类似。

与map优化不同的是，reduce优化时，可以直接设置mapred.reduce.tasks参数从而直接指定reduce的个数。当然直接指定reduce个数虽然比较方便，但是不利于自动扩展。Reduce数的设置虽然相较map更灵活，但是也需要像map一样设定一个自动生成规则，这样运行定时job的时候就不用担心原来设置的固定reduce数会由于数据量的变化而不合适。

Hive估算reduce数量的时候，使用的是下面的公式：

num_reduce_tasks = min(${hive.exec.reducers.max},
${input.size} / ${ hive.exec.reducers.bytes.per.reducer})
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也就是说，根据输入的数据量大小来决定reduce的个数，默认hive.exec.reducers. bytes.per.reducer为1G，而且reduce个数不能超过一个上限参数值，这个参数的默认取值为999。所以我们以调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer为主来设置reduce个数。

设置reduce数同样也是根据运行时间作为参考调整，并且可以根据特定的业务需求、工作负载类型总结出经验，所以不再赘述。

Map与Reduce之间的优化

所谓map和reduce之间，主要有3道工序。首先要把map输出的结果进行排序后做成中间文件，其次这个中间文件就能分发到各个reduce，最后reduce端在执行reduce phase之前把收集到的排序子文件合并成一个排序文件。

第一个阶段中，由于内存不够，数据可能没办法在内存中一次性排序完成，那么就只能把局部排序的文件先保存到磁盘上，这个动作叫spill，然后spill出来的多个文件可以在最后进行merge。如果发生spill，可以通过设置io.sort.mb来增大mapper输出buffer的大小，避免spill的发生。另外合并时可以通过设置io.sort.factor来使得一次性能够合并更多的数据。调试参数的时候，一个要看spill的时间成本，一个要看merge的时间成本，还需要注意不要撑爆内存（io.sort.mb是算在map的内存里面的）。Reduce端的merge也是一样可以用io.sort.factor。一般情况下这两个参数很少需要调整，除非很明确知道这个地方是瓶颈。

关于文件从map端copy到reduce端，默认情况下在5%的map完成的情况下reduce就开始启动copy，这个有时候是很浪费资源的，因为reduce一旦启动就被占用，一直等到map全部完成，收集到所有数据才可以进行后面的动作，所以我们可以等比较多的map完成之后再启动reduce流程，这个比例可以通过mapred.reduce.slowstart. completed.maps去调整，他的默认值就是5%。如果觉得这么做会减慢reduce端copy的进度，可以把copy过程的线程增大。tasktracker.http.threads可以决定作为server端的map用于提供数据传输服务的线程，mapred.reduce.parallel.copies可以决定作为client端的reduce同时从map端拉取数据的并行度（一次同时从多少个map拉数据），修改参数的时候这两个注意协调一下，server端能处理client端的请求即可。

文件格式的优化

文件格式方面有两个问题，一个是给输入和输出选择合适的文件格式，另一个则是小文件问题。小文件问题在目前的hive环境下已经得到了比较好的解决，hive的默认配置中就可以在小文件输入时自动把多个文件合并给1个map处理（当然，如果能直接读取大文件更好），输出时如果文件很小也会进行一轮单独的合并，所以这里就不专门讨论了。相关的参数可以在这里找到。

关于文件格式，Hive中目前主要是3种，textfile，sequencefile和rcfile。总体上来说，rcfile的压缩比例和查询时间稍好一点，所以推荐使用。

关于使用方法，在建表结构时可以指定格式，然后指定压缩插入：

create table rc_file_test( col int ) stored as rcfile;
set hive.exec.compress.output = true;
insert overwrite table rc_file_test
select * from source_table;
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另外create table as select时也可以指定输出格式，这个时候就要通过hive.default. fileformat来设定：

set hive.default.fileformat = SequenceFile;
set hive.exec.compress.output = true;
set mapred.output.compression.type = BLOCK; /*对于sequence file，压缩方式有record和block两种可选择，block压缩比更高*/
insert overwrite table seq_file_test
select * from source_table;
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最后要说的是，sequencefile和rcfile都是不支持空表要导入本地数据的，但是textfile格式的表可以支持文本在本地压缩完成之后直接以压缩格式导入，具体的做法可以看这里的详细介绍。

Job整体优化

有一些问题必须从job的整体角度去观察。这里讨论几个问题：Job执行模式（本地执行v.s.分布式执行）、索引、Join算法、以及数据倾斜。

Job执行模式

Hadoop的map reduce job可以有3种模式执行，即本地模式，伪分布式，还有真正的分布式。本地模式和伪分布式都是在最初学习hadoop的时候往往被说成是做单机开发的时候用到。但是实际上对于处理数据量非常小的job，直接启动分布式job会消耗大量资源，而真正执行计算的时间反而非常少。这个时候就应该使用本地模式执行mr job，这样执行的时候不会启动分布式job，执行速度就会快很多。比如一般来说启动分布式job，无论多小的数据量，执行时间一般不会少于20s，而使用本地mr模式，10秒左右就能出结果。

设置执行模式的主要参数有三个，一个是hive.exec.mode.local.auto，把他设为true就能够自动开启local mr模式。但是这还不足以启动local mr，输入的文件数量和数据量大小必须要控制，这两个参数分别为hive.exec.mode.local.auto.tasks.max和hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max，默认值分别为4和128MB，即默认情况下，map处理的文件数不超过4个并且总大小小于128MB就启用local mr模式。

索引

总体上来说，hive的索引目前还是一个不太适合使用的东西，这里只是考虑到叙述完整性，对其进行基本的介绍。

Hive中的索引架构开放了一个接口，允许你根据这个接口去实现自己的索引。目前hive自己有一个参考的索引实现（CompactIndex），后来在0.8版本中又加入位图索引。这里就讲讲CompactIndex。

CompactIndex的实现原理类似一个lookup table，而非传统数据库中的B树。如果你对table A的col1做了索引，索引文件本身就是一个table，这个table会有3列，分别是col1的枚举值，每个值对应的数据文件位置，以及在这个文件位置中的偏移量。通过这种方式，可以减少你查询的数据量（偏移量可以告诉你从哪个位置开始找，自然只需要定位到相应的block），起到减少资源消耗的作用。但是就其性能来说，并没有很大的改善，很可能还不如构建索引需要花的时间。所以在集群资源充足的情况下，没有太大必要考虑索引。

CompactIndex的还有一个缺点就是使用起来不友好，索引建完之后，使用之前还需要根据查询条件做一个同样剪裁才能使用，索引的内部结构完全暴露，而且还要花费额外的时间。具体看看下面的使用方法就了解了：

/*在index_test_table表的id字段上创建索引*/
create index idx on table index_test_table(id) 
as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'
with deferred rebuild;
alter index idx on index_test_table rebuild;

/*索引的剪裁。找到上面建的索引表，根据你最终要用的查询条件剪裁一下。如果你想跟RDBMS一样建完索引就用，那是不行的，会直接报错，这也是其麻烦的地方。*/
create table my_index
as select `_bucketname`, `_offsets`
from default__index_test_table_idx__ where id = 10;

/*现在可以用索引了，注意最终查询条件跟上面的剪裁条件一致*/
set hive.index.compact.file = /user/hive/warehouse/my_index;
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.HiveCompactIndexInputFormat;
select count(*) from index_test_table where id = 10;
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Join算法

处理分布式join，一般有两种方法。一种是replication join：把其中一个表复制到所有节点，这样另一个表在每个节点上面的分片就可以跟这个完整的表join了；另一种方法是repartition join：把两份数据按照join key进行hash重分布，让每个节点处理hash值相同的join key数据，也就是做局部的join。这两种方式在M/R Job中分别对应了map side join和reduce side join。在一些MPP DB中，数据可以按照某列字段预先进行hash分布，这样在跟这个表以这个字段为join key进行join的时候，该表肯定不需要做数据重分布了，这种功能是以HDFS作为底层文件系统的hive所没有的。

在默认情况下，hive的join策略是进行reduce side join。当两个表中有一个是小表的时候，就可以考虑用map join了，因为小表复制的代价会好过大表shuffle的代价。使用map join的配置方法有两种，一种直接在sql中写hint，语法是/*+MAPJOIN (tbl)*/，其中tbl就是你想要做replication的表。另一种方法是设置hive.auto.convert.join = true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join，主要是找join的两个表中有没有小表。至于多大的表算小表，则是由hive.smalltable.filesize决定，默认25MB。

但是有的时候，没有一个表足够小到能够放进内存，但是还是想用map join怎么办？这个时候就要用到bucket map join。其方法是两个join表在join key上都做hash bucket，并且把你打算复制的那个（相对）小表的bucket数设置为大表的倍数。这样数据就会按照join key做hash bucket。小表依然复制到所有节点，map join的时候，小表的每一组bucket加载成hashtable，与对应的一个大表bucket做局部join，这样每次只需要加载部分hashtable就可以了。

然后在两个表的join key都具有唯一性的时候（也就是可做主键），还可以进一步做sort merge bucket map join。做法还是两边要做hash bucket，而且每个bucket内部要进行排序。这样一来当两边bucket要做局部join的时候，只需要用类似merge sort算法中的merge操作一样把两个bucket顺序遍历一遍即可完成，这样甚至都不用把一个bucket完整的加载成hashtable，这对性能的提升会有很大帮助。

然后这里以一个完整的实验说明这几种join算法如何操作。

首先建表要带上bucket：

create table map_join_test(id int)
clustered by (id) sorted by (id) into 32 buckets
stored as textfile;
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然后插入我们准备好的800万行数据，注意要强制划分成bucket（也就是用reduce划分hash值相同的数据到相同的文件）：

set hive.enforce.bucketing = true;
insert overwrite table map_join_test
select * from map_join_source_data;
复制代码

这样这个表就有了800万id值（且里面没有重复值，所以可以做sort merge），占用80MB左右。
接下来我们就可以一一尝试map join的算法了。首先是普通的map join：

select /*+mapjoin(a) */count(*)
from map_join_test a
join map_join_test b on a.id = b.id;
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然后就会看到分发hash table的过程：

2013-08-31 09:08:43     Starting to launch local task to process map join;      maximum memory = 1004929024
2013-08-31 09:08:45     Processing rows:   200000  Hashtable size: 199999  Memory usage:   38823016        rate:   0.039
2013-08-31 09:08:46     Processing rows:   300000  Hashtable size: 299999  Memory usage:   56166968        rate:   0.056
……
……
……
2013-08-31 09:12:39     Processing rows:  4900000 Hashtable size: 4899999 Memory usage:   896968104       rate:   0.893
2013-08-31 09:12:47     Processing rows:  5000000 Hashtable size: 4999999 Memory usage:   922733048       rate:   0.918
Execution failed with exit status: 2
Obtaining error information

Task failed!
Task ID:
  Stage-4
复制代码

不幸的是，居然内存不够了，直接做map join失败了。但是80MB的大小为何用1G的heap size都放不下？观察整个过程就会发现，平均一条记录需要用到200字节的存储空间，这个overhead太大了。不过这里我也搞不清楚hive为什么需要这么大空间，是否可以修改，总之对于map join的小表size一定要好好评估，如果有几十万记录数就要小心了。

所以接下来我们就用bucket map join，之前分的bucket就派上用处了。只需要在上述sql的前面加上如下的设置：

set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
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然后还是会看到hash table分发：

2013-08-31 09:20:39     Starting to launch local task to process map join;      maximum memory = 1004929024
2013-08-31 09:20:41     Processing rows:   200000  Hashtable size: 199999  Memory usage:   38844832        rate:   0.039
2013-08-31 09:20:42     Processing rows:   275567  Hashtable size: 275567  Memory usage:   51873632        rate:   0.052
2013-08-31 09:20:42     Dump the hashtable into file: file:/tmp/hadoop/hive_2013-08-31_21-20-37_444_1135806892100127714/-local-10003/HashTable-Stage-1/MapJoin-a-10-000000_0.hashtable
2013-08-31 09:20:46     Upload 1 File to: file:/tmp/hadoop/hive_2013-08-31_21-20-37_444_1135806892100127714/-local-10003/HashTable-Stage-1/MapJoin-a-10-000000_0.hashtable File size: 11022975
2013-08-31 09:20:47     Processing rows:   300000  Hashtable size: 24432   Memory usage:   8470976 rate:   0.008
2013-08-31 09:20:47     Processing rows:   400000  Hashtable size: 124432  Memory usage:   25368080        rate:   0.025
2013-08-31 09:20:48     Processing rows:   500000  Hashtable size: 224432  Memory usage:   42968080        rate:   0.043
2013-08-31 09:20:49     Processing rows:   551527  Hashtable size: 275960  Memory usage:   52022488        rate:   0.052
2013-08-31 09:20:49     Dump the hashtable into file: file:/tmp/hadoop/hive_2013-08-31_21-20-37_444_1135806892100127714/-local-10003/HashTable-Stage-1/MapJoin-a-10-000001_0.hashtable
……
复制代码

这次就会看到每次构建完一个hash table（也就是所对应的对应一个bucket），会把这个hash table写入文件，重新构建新的hash table。这样一来由于每个hash table的量比较小，也就不会有内存不足的问题，整个sql也能成功运行。不过光光是这个复制动作就要花去3分半的时间，所以如果整个job本来就花不了多少时间的，那这个时间就不可小视。

最后我们试试sort merge bucket map join，在bucket map join的基础上加上下面的设置即可：

set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;
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sort merge bucket map join是不会产生hash table复制的步骤的，直接开始做实际map端join操作了，数据在join的时候边做边读。跳过复制的步骤，外加join算法的改进，使得sort merge bucket map join的效率要明显好于bucket map join。

关于join的算法虽然有这么些选择，但是个人觉得，对于日常使用，掌握默认的reduce join和普通的（无bucket）map join已经能解决大多数问题。如果小表不能完全放内存，但是小表相对大表的size量级差别也非常大的时候也可以试试bucket map join，不过其hash table分发的过程会浪费不少时间，需要评估下是否能够比reduce join更高效。而sort merge bucket map join虽然性能不错，但是把数据做成bucket本身也需要时间，另外其发动条件比较特殊，就是两边join key必须都唯一（很多介绍资料中都不提这一点。强调下必须都是唯一，哪怕只有一个表不唯一，出来的结果也是错的）。这样的场景相对比较少见，“用户基本表 join 用户扩展表”以及“用户今天的数据快照 join 用户昨天的数据快照”这类场景可能比较合适。

数据倾斜

所谓数据倾斜，说的是由于数据分布不均匀，个别值集中占据大部分数据量，加上hadoop的计算模式，导致计算资源不均匀引起性能下降。

还是拿博客网站的访问日志说事吧。假设网站访问日志中会记录用户的user_id，并且对于注册用户使用其用户表的user_id，对于非注册用户使用一个user_id=0代表。那么鉴于大多数用户是非注册用户（只看不写），所以user_id=0占据了绝大多数。而如果进行计算的时候如果以user_id作为group by的维度或者是join key，那么个别reduce会收到比其他reduce多得多的数据——因为它要接收所有user_id=0的记录进行处理，使得其处理效果会非常差，其他reduce都跑完很久了它还在运行。

group by造成的倾斜和join造成的倾斜需要分开看。group by造成的倾斜有两个参数可以解决，一个是hive.map.aggr，默认值已经为true，意思是会做map端的combiner。所以如果你的group by查询只是做count(*)的话，其实是看不出倾斜效果的，但是如果你做的是count(distinct)，那么还是会看出一点倾斜效果。另一个参数是hive.groupby.skewindata。这个参数的意思是做reduce操作的时候，拿到的key并不是所有相同值给同一个reduce，而是随机分发，然后reduce做聚合，做完之后再做一轮MR，拿前面聚合过的数据再算结果。所以这个参数其实跟hive.map.aggr做的是类似的事情，只是拿到reduce端来做，而且要额外启动一轮job，所以其实不怎么推荐用，效果不明显。

join造成的倾斜就比如上面描述的网站访问日志和用户表两个表join：

select a.* from logs a join users b on a.user_id = b.user_id;
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hive给出的解决方案是，把这种user_id = 0的特殊值先不在reduce端计算掉，而是先写入hdfs，然后启动一轮map join专门做这个特殊值的计算，期望能提高计算这部分值的处理速度。当然你要告诉hive这个join是个skew join，即set hive.optimize.skewjoin = true;还有要告诉hive如何判断特殊值，根据hive.skewjoin.key设置的数量hive可以知道，比如默认值是100000，那么超过100000条记录的值就是特殊值。

另外对于特殊值的处理往往跟业务有关系，所以也可以从业务角度重写sql解决。比如前面这种倾斜join，可以把特殊值隔离开来（从业务角度说，users表应该不存在user_id = 0的情况，但是这里还是假设有这个值，使得这个写法更加具有通用性）：

select a.* from
(
select a.*
from (select * from logs where user_id = 0)  a
join (select * from users where user_id = 0) b
on a.user_id =  b.user_id
union all
select a.*
from logs a join users b
on a.user_id <> 0 and a.user_id = b.user_id
)t;
复制代码

SQL整体优化

前面对于单个job如何做优化已经做过详细讨论，但是hive查询会生成多个job，针对多个job，有什么地方需要优化？

首先，在hive生成的多个job中，在有些情况下job之间是可以并行的，典型的就是子查询。当需要执行多个子查询union all或者join操作的时候，job间并行就可以使用了。比如下面的代码就是一个可以并行的场景示意：

select * from
(
select count(*) from logs
where log_date = 20130801 and item_id = 1
union all
select count(*) from logs
where log_date = 20130802 and item_id = 2
union all
select count(*) from logs
where log_date = 20130803 and item_id = 3
)t
复制代码

设置job间并行的参数是hive.exec.parallel，将其设为true即可。默认的并行度最高为8，也就是允许sql中8个job并行。如果想要更高的并行度，可以通过hive.exec.parallel. thread.number参数进行设置，但要避免设置过大而占用过多资源。

另外在实际开发过程中也发现，一些实现思路会导致生成多余的job而显得不够高效。比如这个需求：取出cnblog某一天访问日志中同时看过博主“小张”和博主“小李”的人数。低效的思路是面向明细的，先取出看过博主“小张”的用户，再取出看过博主“小李”的用户，然后取交集，代码如下：

select count(*) from
(select distinct user_id
 from cnblogs_visit_20130801 where blog_owner = ‘小张’) a
join
(select distinct user_id
 from cnblogs_visit_20130801 where blog_owner = ‘小李’) b
on a.user_id = b.user_id;
复制代码

这样一来，就要产生2个求子查询的job（当然，可以并行），一个join job，还有一个计算count的job。

但是我们直接用面向统计的方法去计算的话，则会更加符合M/R的模式：

select count(*) from
(
 select user_id,
 count(case when blog_owner = ‘小张’ then 1 end) as visit_z,
 count(case when blog_owner = ‘小李’ then 1 end) as visit_l
 from cnblogs_visit_20130801 group by user_id
) t
where visit_z > 0 and visit_l > 0;
复制代码

这种实现方式转换成job就只会有2个：内层的子查询和外层的统计，更少的job也就带来更高效的执行结果。

第一种查询方法符合思考问题的直觉，是工程师和分析师在实际查数据中最先想到的写法，然而想要更加快速的跑出结果，懂一点工具的内部机理，也是必须的。

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