day19hive

1.本地模式：在单台机器上处理所有的任务，对于小数据集，执行时间明显缩短

set hive.exec.mode.local.auto=true;//开启本地mr
--设置local mr的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用local mr的方式，默认为128m
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560;
--设置local mr 最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式默认为4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

空key的处理
1.1空key过滤（有时join超时是因为某些key对应的数据太多，相同的key会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够）

利用子查询把非空的id跳出来 select * from 表名 where id is not null
1.2空key 的转换

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=3123456每个reducer处理的数据量
不随机分配：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
set mapreduce.job.reduces=7;
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECt a.*
FROM nullidtable a
LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN 'hive' ELSE a.id END = b.id;

随机分配：减轻reducer的压力

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
set mapreduce.job.reduces=7;
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECt a.*
FROM nullidtable a
LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN concat('hive', rand()) ELSE a.id END = b.id;

sql优化
2.1group by 默认情况下map阶段同一个key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了，并不是所有的聚合操作都需要在reduce端完成，很多聚合都可以在map端进行部分聚合，最后在reduce端得出最终结果。
开启map端聚合：set hive.map.aggr=true;默认为true；
在map端进行聚合操作的条目数目:set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;
有数据倾斜的时候进行负载均衡默认是false：set hive.groupby.skewindata=true;
2.2count （distinct）：数量小时无所谓，数量大的情况下count distinct 操作需要一个reduce task来完成，这一个reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个job很难完成，一般使用count distinct 先 group by 在count
2.3笛卡尔积：尽量避免笛卡尔积，既避免join的时候不加on条件或者无效的on条件，hive只能使用一个reducer来完成笛卡尔积

并行执行： hive会将一个查询转化成多个阶段，阶段可以是mapreduce阶段，抽样阶段，合并阶段、limit阶段，默认情况下hive一次回执行一个阶段。有些阶段可以并行执行；通过set hive.exec.parallel=true;set hive.exec.parallel.thread.number=16;同一个sql允许最大并行度，默认为8；

严格模式：set hive.mapred.mode=strict（nostrict）;严格模式（非严格）严格模式下不能全表扫描 必须含有where字段；order by排序完必须加limit；动态分区必须非严格模式；

存储方式orc和压缩方式snappy

map的个数（hive）：map的数量不是越多越好（许多小文件）可以通过设置参数设置

set mapred.max.split.size=112345600;--split最大值100m
set mapred.min.split.size.per.node=112345600;--一个节点上最小的split大小
set mapred.min.split.size.per.rack=112345600;--一个机架上最小的split大小
set hive.input.format=org.aparche.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat--自动合并小文件

文件大，但列少，文件拆分distribute by rand();

set mapred.reduce.tasks=10;

create table a_1 as 
select * from tab_info  distribute by rand();