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hive调优优化
建表注意事项
数据倾斜优化
原因：
解决方案：
数据仓库建模架构：
数据仓库建模方式：
数据仓库建模范式：
分层设计：
hive调优优化
建表注意事项
1、分区，分桶
一般按照业务日期进行分区
2、一般使用外部表，避免数据误删
3、选择适当的文件储存格式及压缩格式
4、命名规范
5、数据分层，表分离
分区裁剪 where过滤，先过滤再join
分区分桶，合并小文件
左连接的时候，大表再左边，小标再右边
order by语句：是全局排列
sort by语句：是单reduce排序 只有一个reduce和order bu 没有区别
distribute by语句：是分区字段；
cluster by语句：可以确保类似的数据分发到同一个reduce task中，并且保证数据有序防止所有的数据分发到同一个reduce上，导致整体的job时间延长
数据倾斜优化
处理集中的key
原因：
1、key分布不均匀(实际上还是重复) 比如group by 或者 distinct的时候
2、数据重复，join笛卡儿积 数据膨胀
表现：
任务进度长时间维持再99%，100%，查看任务监控页面，发现只有少量reduce子任务未完成，因为其处理的数据量和其他reduce差异过大
解决方案：
1、看下业务上，数据源头能否对数据进行过滤，比如key为null，业务层面进行优化
2、找到key重复的具体值，进行拆分，hash，异步求和
数据仓库建模：
数据仓库的发展大致经历了三个过程
简单报表阶段
数据集市阶段
数据仓库阶段
数据仓库建模架构：
DB数据->ETL帖源层->ODS汇总数据->DM数据仓库->主题域DataMart
数据仓库建模方式：
1、分库分表，命名规范，库名以所在数据层开头命名 如：ods_dianxin_test
2、星型和雪花型建模
数据仓库建模范式：
1、1NF
1NF简单点就是原子性，列不可再分，没有重复的列也没有重复的行
基本上主要有主键的表都满足第一范式
2、2NF
1、2NF首先满足1NF
2、非主属性必须依赖于键的全部，如果只依赖于主键的一部分，则需要移出创建新表
数仓专业称谓：
1，事实表：事实表是用来存储主题的主干内容，一些外键指向维度表。事实表一般是没有主键的，基本都是外键。数据的质量完全由业务系统来把握。一般单表字段较多，数据量比较大
2，维度表：事实表中某个方向分支，必须有主键，用于关联事实表。一般数据量较小，变化缓慢。
3，宽表：字段和数据量比较巨大，很多维度杂糅在一起。好处：方便查询分析。缺点：没有规范。
4，拉链表：记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息
分层设计：
ODS数据运营层
DW数据仓库层
DWD数据明细层 维度退化
DWM数据中间层 轻度聚合
DWS数据服务层 数据集市，宽表
（DIM 维表层）
ADS/APP/DM 数据应用层，数据集市
