数据分析课程笔记 - 19 - HiveSQL 常用优化技巧

大家好呀，这节课学习 HiveSQL 的常用优化技巧。由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapReduce 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

本节课的主要内容 ：

引言

1、技巧一：列裁剪和分区裁剪

（1）列裁剪

（2）分区裁剪

2、技巧二：排序技巧——sort by代替order by

3、技巧三：去重技巧——用group by来替换distinct

4、技巧四：聚合技巧——grouping sets、cube、rollup

（1）grouping sets

（2）cube

（3）rollup

5、技巧五：换个思路解题

6、技巧六：union all时可以开启并发执行

7、技巧七：表连接优化

8、技巧八：遵循严格模式

Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapReduce 分配不合理等等。对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整。

列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时，如果select 所有的列或者不指定分区，导致的全表扫描和全分区扫描效率都很低。Hive中与列裁剪优化相关的配置项是 hiveoptimizecp ，默认是 true 。

分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hiveoptimizepruner ，默认是 true 。

HiveSQL中的 order by 与其他 SQL 语言中的功能一样，就是将结果按某个字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个 reduce 中，在数据量大时可能会长时间计算不完。

如果使用 sort by ，那么就会视情况启动多个 reducer 进行排序，并且保证每个 reducer 内局部有序。为了控制 map 端数据分配到 reduce 的 key，往往还要配合 distribute by 一同使用。如果不加 distribute by 的话，map 端数据就会随机分配给 reducer。

这里需要解释一下， distribute by 和 sort by 结合使用是如何相较于 order by 提升运行效率的。

假如我们要对一张很大的用户信息表按照年龄进行分组，优化前的写法是直接 order by age 。使用 distribute by 和 sort by 结合进行优化的时候， sort by 后面还是 age 这个排序字段， distribute by 后面选择一个没有重复值的均匀字段，比如 user_id 。

这样做的原因是，通常用户的年龄分布是不均匀的，比如20岁以下和50岁以上的人非常少，中间几个年龄段的人又非常多，在 Map 阶段就会造成有些任务很大，有些任务很小。那通过 distribute by 一个均匀字段，就可以让系统均匀地进行“分桶”，对每个桶进行排序，最后再组合，这样就能从整体上提升 MapReduce 的效率。

取出 user_trade 表中全部支付用户：

原有写法的执行时长：

优化写法的执行时长：

考虑对之前的案例进行优化：

注意： 在极大的数据量（且很多重复值）时，可以先 group by 去重，再 count() 计数，效率高于直接 count(distinct ) 。

如果我们想知道用户的性别分布、城市分布、等级分布，你会怎么写？

通常写法：

缺点 ：要分别写三次SQL，需要执行三次，重复工作，且费时。

那该怎么优化呢？

注意 ：这个聚合结果相当于纵向地堆在一起了（Union all），分类字段用不同列来进行区分，也就是每一行数据都包含 4 列，前三列是分类字段，最后一列是聚合计算的结果。

GROUPING SETS() ：在 group by 查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的 group by 结果集进行 union all。聚合规则在括号中进行指定。

如果我们想知道用户的性别分布以及每个性别的城市分布，你会怎么写？

那该怎么优化呢？

注意： 第二列为NULL的，就是性别的用户分布，其余有城市的均为每个性别的城市分布。

cube：根据 group by 维度的所有组合进行聚合

注意 ：跑完数据后，整理很关键！！！

rollup：以最左侧的维度为主，进行层级聚合，是cube的子集。

如果我想同时计算出，每个月的支付金额，以及每年的总支付金额，该怎么办？

那应该如何优化呢？

条条大路通罗马，写SQL亦是如此，能达到同样效果的SQL有很多种，要学会思路转换，灵活应用。

来看一个我们之前做过的案例：

有没有别的写法呢？

Hive 中互相没有依赖关系的 job 间是可以并行执行的，最典型的就是

多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下，可以开启并

行执行。参数设置： set hiveexecparallel=true;

时间对比：

所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的 HiveSQL 语句，一旦执行会直接报错。

要开启严格模式，需要将参数 hivemapredmode 设为 strict 。

好啦，这节课的内容就是这些。以上优化技巧需要大家在平时的练习和使用中有意识地去注意自己的语句，不断改进，就能掌握最优的写法。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

查看表结构信息如下

1、descformattedtable_name;

2、desctable_name。

一、电脑常见问题

主板不启动，开机无显示，有显卡报警声。

故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏。

处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可。要检查AGP插槽内是否有小异物，否则会使显卡不能插接到位；对于使用语音报警的主板，应仔细辨别语音提示的内容，再根据内容解决相应故障。

如果以上办法处理后还报警，就可能是显卡的芯片坏了，更换或修理显卡。如果开机后听到"嘀"的一声自检通过，显示器正常但就是没有图像，把该显卡插在其他主板上，使用正常，那就是显卡与主板不兼容，应该更换显卡。

本文说明如何通过把Hive中的数据备份到磁盘中，并从磁盘中恢复到Hive中。

1，把Hive中的表数据备份到磁盘中。 

备份示例：

以上语句说明，把src_companyinfo表中的数据以‘|’为分隔符号，并备份到“/root/grc_bigdata/backup/src_companyinfo”目录中。 

备份之后的目录结构如下：

在Hue中浏览的src_xtbillmx2013_st的目录结构如下： 

从以上结果可以看出，数据文件输出的个数与表在Hive中存储的文件个数不一定一致。

2，把磁盘中的文件恢复到Hive中。 

先在hive中执行建表脚本：

然后在Hive中执行如下导入命令：

3，在Hive中备份46个表、一共552GB的数据到Linux文件系统，一共耗时55386 秒，大概154个小时。 

从Linux文件系统中恢复以上数据，耗时41217秒，大概114个小时。

原文

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