Hive大表join大表如何调优

在Hive中，优化器会根据统计信息决定是将大表放在前面（Join的左边）还是小表放在前面。通常，优化器会选择数据量较小的表作为驱动表（小表作为左边），因为这样可以减少内存消耗并提高效率。

但是，如果你有特定的需求，比如你知道大部分数据能快速过滤掉，希望减少任务的执行时间，那么你可以强制指定某个表作为小表。在Hive中，可以使用/*+ MAPJOIN(table_name) */ 注释来强制将一个大表作为小表处理。
例如，如果你想要将big_table作为小表：

SELECT /*+ MAPJOIN(big_table) */a.column1, a.column2, b.column1, b.column2
FROMsmall_table a
JOINbig_table b
ONa.common_column = b.common_column;

一、调优思路

1、SQL优化

1.1 大小表join

1、mapjoin,小表使用mapjoin,或者强制hint
2、将大表放后头，原因：Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */
3、过滤无效值：空值、不使用的字段等。
4、不能过滤的空值，将空值转化为随机数避免数据倾斜。

1.2 大大表join

1）创建第二张大表
create table bigtable2(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable2;2）测试大表直接JOIN
insert overwrite table jointable
select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable a
join bigtable2 b
on a.id = b.id;
测试结果：Time taken: 72.289 seconds
insert overwrite table jointable
select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable a
join bigtable2 b
on a.id = b.id;3）创建分桶表1
create table bigtable_buck1(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)
clustered by(id)
sorted by(id)
into 6 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck1;4）创建分桶表2，分桶数和第一张表的分桶数为倍数关系
create table bigtable_buck2(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string)
clustered by(id)
sorted by(id)
into 6 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck2;5）设置参数
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;6）测试 Time taken: 34.685 seconds
insert overwrite table jointable
select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable_buck1 s
join bigtable_buck2 b
on b.id = s.id;

1、使用相同的连接键

• 当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。

2、过滤无效、未使用的数据：减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。

加随机数打散
1）空值0值 或 关联不上的，用随机数
from a join b
on if(a.key=’’, rand(id)%10, a.key)=b.key
–rand() 0-1之间的小数（2）都是有用的key，则加随机数后缀
group by concat(key, cast(round(rand()*10) as int))
缺点是分成10份是提前写好的，数据变更大时，还是会跑得慢。

3、逻辑拆分，使用中间表计算

• 尽量原子化操作：多个表关联时,避免包含复杂逻辑大sql(因为无法控制中间job)，最好分拆成小段，可以使用中间表来完成复杂的逻辑
• 写入HDFS之后：多次INSERT OVERWRITE TABLE写法参考：spark调优-小文件问题

4、列裁剪，避免使用select * 如果查询的是分区表，一定要记得带上分区条件
5、where条件写在子查询中：先过滤再关联（最好使用这种笨办法，虽然hive3.0自带谓词下推）
6、关联条件写在on中，而不是where中

• 非主表谓词下推情况下，可以理解为where是全部执行完在reduce中进行过滤，on是在关联过程中filter

7、数据量小时，用in代替join
8、使用semi join替代in/exists
inner join和left semi join的联系和区别

2、insert into替换union all

如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句,效率有提升。
？insert into到不同分区？

3、排序order by换位sort by

order by：对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序），只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
sort by：局部排序，保证每个reducer的输出文件是有序的。
hive order by,sort by, distribute by, cluster by作用以及用法

4、并行执行

Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。
默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。
通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。在共享集群中，需要注意下，如果job中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。

set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。
set hive.exec.parallel=true

5、数据倾斜优化

spark-数据倾斜、
hadoop-hive-数据倾斜问题

6、小文件优化

spark调优-小文件问题

参考链接
HiveSQL大表join大表数据倾斜

二、实战

添加链接描述

2.1 场景

【背景】
A表为一个汇总表，汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息，即对于每个卖家最近N天，其每个买家共成交了多少单，总金额是多少，假设N取90天，汇总值仅取成交单数。
A表的字段有：buyer_id、seller_id、pay_cnt_90day。
B表为卖家基本信息表，其字段有seller_id、sale_level，其中sale_levels是卖家的一个分层评级信息，比如吧卖家分为6个级别：S0、S1、S2、S3、S4和S5。
要获得的结果是每个买家在各个级别的卖家的成交比例信息，比如：某买家：S0:10%；S1:20%；S2:20%；S3:10%；S4:20%；S5:10%。
【初始思路】
第一反应是直接join两表并统计：

	selectm.buyer_id,sum(pay_cnt_90day)  as pay_cnt_90day,sum(case when m.sale_level = 0  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s0,sum(case when m.sale_level = 1  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s1,sum(case when m.sale_level = 2  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s2,sum(case when m.sale_level = 3  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s3,sum(case when m.sale_level = 4  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s4,sum(case when m.sale_level = 5  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s5from (select  a.buer_id,  a.seller_id,  b.sale_level, a.pay_cnt_90dayfrom (  select buyer_id,  seller_id,  pay_cnt_90day   from table_A)  ajoin(select seller_id,  sale_level  from table_B)  bon  a.seller_id  = b.seller_id)  mgroup by m.buyer_id

但是此SQL会引起数据倾斜，原因在于卖家的二八准则，某些卖家90天内会有几百万甚至上千万的买家，但是大部分的卖家90天内买家的数目并不多，join table_A和table_B的时候，ODPS会按照seller_id进行分发，table_A的大卖家引起了数据倾斜。但是数据本身无法用mapjoin table_B解决，因为卖家超过千万条，文件大小有几个GB，超过了1GB的限制。

2.2 限制所需的字段，间接mapjoin

思路：只看90天内有交易的卖家，不join全部的卖家表
局限：此方案在一些情况可以起作用，但是很多时候还是无法解决上述问题，因为大部分卖家尽管90天内买家不多，但还是有一些的，过滤后的B表仍然很多。

　selectm.buyer_id,sum(pay_cnt_90day)  as pay_cnt_90day,sum(case when m.sale_level = 0  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s0,sum(case when m.sale_level = 1  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s1,sum(case when m.sale_level = 2  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s2,sum(case when m.sale_level = 3  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s3,sum(case when m.sale_level = 4  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s4,sum(case when m.sale_level = 5  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s5from ( select  /*+mapjoin(b)*/a.buer_id,  a.seller_id,  b.sale_level, a.pay_cnt_90dayfrom (  select buyer_id,  seller_id,  pay_cnt_90day   from table_A)  ajoin  (select seller_id,  sale_level  from table_B b0join(select seller_id from table_A group by seller_id) a0on b0.seller_id = a0.selller_id)  bon  a.seller_id  = b.seller_id)  mgroup by m.buyer_id　　　

2.2 解决异常值倾斜，如NULL加随机数打散

**思路：**核心是将这些引起倾斜的值随机分发到Reduce，join时对这些特殊值concat随机数，从而达到随机分发的目的。
**适用于：**倾斜的值是明确的而且数量很少，比如null值引起的倾斜。
**局限：**无法解决本问题场景的倾斜问题，因为倾斜的卖家大量存在而且动态变化。
此方案的核心逻辑如下：

		select a.user_id, a.order_id, b.user_idfrom table_a a join table_b bon (case when a.user_is is null then concat('hive', rand(id)) else a.user_id end) = b.user_id

Hive 已对此进行了优化，只需要设置参数skewinfo和skewjoin参数，不修改SQL代码，例如，由于table_B的值“0” 和“1”引起了倾斜，值需要做如下设置：

set hive.optimize.skewinfo=table_B:(selleer_id) [ ( "0") ("1") ) ] 
set hive.optimize.skewjoin = true;

2.3 扩容解决数据倾斜

推荐”2.3.3 推荐：分而治之：倾斜和非倾斜再union all“，可直接看。若不行，推荐方案2.3.2倾斜key扩容。

2.3.1 客户表扩大N倍

思路：按照seller_id分发会倾斜，那么再人工增加一列进行分发，这样之前倾斜的值的倾斜程度会减少到原来的1/10，可以通过配置numbers表改放大倍数来降低倾斜程度。
代码实现：建立一个numbers表，其值只有一列int 行，比如从1到10（具体值可根据倾斜程度确定），然后放大B表10倍，再取模join。
局限性：数据量翻倍，B表也会膨胀N倍。

SELECT m.buyer_id,sum(pay_cnt_90day) AS pay_cnt_90day,sum(case  WHEN m.sale_level = 0 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s0, sum(case WHEN m.sale_level = 1 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s1,sum(case WHEN m.sale_level = 2 THEN  pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s2, sum(case when m.sale_level = 3  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s3,sum(case when m.sale_level = 4  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s4,sum(case when m.sale_level = 5  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s5
FROM (SELECT a.buer_id,a.seller_id,b.sale_level,a.pay_cnt_90dayFROM (SELECT buyer_id,seller_id,pay_cnt_90dayFROM table_A) aJOIN -- 将B表扩容N倍(SELECT /*+mapjoin(members)*/ seller_id,sale_level ,memberFROM table_BJOIN members -- 扩容N倍的表) bON a.seller_id = b.seller_idAND mod(a.pay_cnt_90day,10)+1 = b.number ) mGROUP BY  m.buyer_id 

2.3.2 部分倾斜key扩容，大卖家扩容

思路：把大卖家放大倍数即可：需要首先知道大卖家的名单，即先建立一个临时表动态存放每天最新的大卖家（比如dim_big_seller）,同时此表的大卖家要膨胀预先设定的倍数（1000倍）。
代码实现：在A表和B表分别新建一个join列，其逻辑为：如果是大卖家，那么concat一个随机分配正整数（0到预定义的倍数之间，本例为0~1000）；如果不是，保持不变。
局限性：　相比全部数据扩容，仅倾斜指标扩容的运行效率有提升，但代码复杂性高，必须首先建立大数据表。

SELECT m.buyer_id,sum(pay_cnt_90day) AS pay_cnt_90day,sum(case  WHEN m.sale_level = 0 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s0, sum(case WHEN m.sale_level = 1 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s1,sum(case WHEN m.sale_level = 2 THEN  pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s2, sum(case when m.sale_level = 3  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s3,sum(case when m.sale_level = 4  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s4,sum(case when m.sale_level = 5  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s5pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s5
FROM (SELECT a.buer_id,a.seller_id,b.sale_level,a.pay_cnt_90dayFROM (SELECT /*+mapjoin(big)*/ buyer_id,seller_id,pay_cnt_90day,if(big.seller_id is NOT null,concat( table_A.seller_id,'rnd', cast( rand() * 1000 AS bigint ), table_A.seller_id) AS seller_id_joinkeyFROM table_A left outerJOIN --big表seller_id有重复，请注意一定要group by 后再join,保证table_A的行数保持不变 （  SELECT seller_idFROM dim_big_sellerGROUP BY  seller_id）bigON table_A.seller_id = big.seller_id ) aJOIN (SELECT /*+mapjoin(big)*/ seller_id,sale_level ,--big表的seller_id_joinkey生成逻辑和上面的生成逻辑一样 coalesce(seller_id_joinkey,table_B.seller_id) AS seller_id_joinkeyFROM table_B left out JOIN --table_B表join大卖家表后大卖家行数扩大1000倍，其它卖家行数保持不变 (SELECT seller_id,seller_id_joinkeyFROM dim_big_seller) bigON table_B.seller_id= big.seller_id ) bON a.seller_id_joinkey= b.seller_id_joinkeyAND mod(a.pay_cnt_90day,10)+1 = b.number ) mGROUP BY  m.buyer_id

2.3.3 推荐：分而治之：倾斜和非倾斜再union all

思路：对倾斜的键值和不倾斜的键值分开处理，不倾斜的正常join即可，倾斜的把他们找出来做mapjoin,最后union all其结果即可。
代码实现：
局限性：较麻烦，代码复杂而且需要一个临时表存放倾斜的键值。

--1、构建临时表，由于数据倾斜，先找出90天买家超过10000的卖家 
insert overwrite table temp_table_B
SELECT m.seller_id,n.sale_level
FROM (SELECT seller_idFROM (SELECT seller_id,count(buyer_id) AS byr_cntFROM table_AGROUP BY  seller_id ) aWHERE a.byr_cnt >10000 ) mLEFT JOIN (SELECT seller_id,sale_levelFROM table_B ) nON m.seller_id = n.seller_id; --2、分而治之，不倾斜union all 倾斜。--对于90天买家超过10000的卖家直接mapjoin,对其它卖家直接正常join即可。SELECT m.buyer_id,sum(pay_cnt_90day) AS pay_cnt_90day,sum(case  WHEN m.sale_level = 0 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s0, sum(case WHEN m.sale_level = 1 THEN pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s1,sum(case WHEN m.sale_level = 2 THEN  pay_cnt_90day end) AS pay_cnt_90day_s2, sum(case when m.sale_level = 3  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s3,sum(case when m.sale_level = 4  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s4,sum(case when m.sale_level = 5  then pay_cnt_90day  end)  as pay_cnt_90day_s5
FROM (SELECT a.buer_id,a.seller_id,b.sale_level,a.pay_cnt_90dayFROM (SELECT buyer_id,seller_id,pay_cnt_90dayFROM table_A) aJOIN (SELECT seller_id,a.sale_levelFROM table_A aLEFT JOIN temp_table_B bON a.seller_id = b.seller_idWHERE b.seller_id is  NULL -- 限制为不倾斜的卖家) bON a.seller_id = b.seller_idUNION allSELECT /*+mapjoin(b)*/ a.buer_id,a.seller_id,b.sale_level,a.pay_cnt_90dayFROM (SELECT buyer_id,seller_id,pay_cnt_90dayFROM table_A) aJOIN (SELECT seller_id,sale_levelFROM table_B -- 只看倾斜卖家) bON a.seller_id = b.seller_id) mGROUP BY  m.buyer_id ) mGROUP BY  m.buyer_id