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

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.

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。

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：

（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。

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 

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。

– 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

（2）查询某一个参数

（3）修改参数