本文将介绍Hive调优的整体过程，以及本人对Hive调优过程的一些思考，包括Hive调优的一般步骤，和调优方法。

1，Hive一般优化方法

1，查看HiveSQL执行计划

Hive SQL的执行计划描绘SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应的计算引擎的执行逻辑，通过执行逻辑就能够更好的掌握程序出现的性能瓶颈点在哪，从而能够实现更有针对性的优化。

我们通过explain关键字查看下面语句的执行计划：

explain select age,count(1) from student_txt group by age;

MR引擎的执行计划如下：

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: student_txt
            Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: age (type: string)
              outputColumnNames: age
              Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator
                aggregations: count(1)
                keys: age (type: string)
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator
                  key expressions: _col0 (type: string)
                  sort order: +
                  Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
                  Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  value expressions: _col1 (type: bigint)
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations: count(VALUE._col0)
          keys: KEY._col0 (type: string)
          mode: mergepartial
          outputColumnNames: _col0, _col1
          Statistics: Num rows: 6100000 Data size: 610000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          File Output Operator
            compressed: false
            Statistics: Num rows: 6100000 Data size: 610000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

Spark执行引擎的执行计划如下：

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Spark
      Edges:
        Reducer 2 <- Map 1 (GROUP, 37)
      DagName: root_20200622221933_43f5ca02-fcc1-4a5e-9200-f244cc02d015:1
      Vertices:
        Map 1
            Map Operator Tree:
                TableScan
                  alias: student_txt
                  Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator
                    expressions: age (type: string)
                    outputColumnNames: age
                    Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Group By Operator
                      aggregations: count(1)
                      keys: age (type: string)
                      mode: hash
                      outputColumnNames: _col0, _col1
                      Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Reduce Output Operator
                        key expressions: _col0 (type: string)
                        sort order: +
                        Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
                        Statistics: Num rows: 12200000 Data size: 1220000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                        value expressions: _col1 (type: bigint)
        Reducer 2
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Group By Operator
                aggregations: count(VALUE._col0)
                keys: KEY._col0 (type: string)
                mode: mergepartial
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 6100000 Data size: 610000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                File Output Operator
                  compressed: false
                  Statistics: Num rows: 6100000 Data size: 610000000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  table:
                      input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                      output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                      serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

对比mr执行引擎和spark执行引擎，两者的执行计划基本一致。

扩展：

修改以下配置可以切换hive执行引擎：

set hive.execution.engine=spark; //切换spark执行引擎
set hive.execution.engine=mr; //切换map-reduce执行引擎

2 使用yarn提供的日志

我们通过yarn日志可以知道HiveSQL所有阶段的运行信息，查看日志的连接，可以在每个作业执行后，在控制台打印的信息中心找到。

yarn日志链接.png

如图所示，Tracking URL就是我们需要的日志链接，复制链接在浏览器打开，将得到如下图所示页面：

yarn日志界面.png

此页面反映了SQL运行的整体情况，单击左边Job下的Counters链接，可以看到熟悉的信息，

yarn_job详细信息.png

这个页面描述里MapReduce作业在各个阶段的量化数据，例如，Map input records 表示Map阶段输入的数据条数，Map output bytes 表示Map阶段输出数据的字节数，Map output records 表示Map阶段输出记录数，通过这些关键词，可以看到一个作业在运行中具体的,可以量化的数据描述。

3，hive调优的原则

理透需求，这是优化的根本
把我数据全链路，这是优化的脉络
坚持代码简介，这让优化更简单
没有瓶颈时谈优化，是自寻烦恼

4，Hive程序相关规范

1，开发规范

单条SQL长度不宜超过一屏
SQL子查询嵌套不宜超过3层
避免SQL代码的复制粘贴，如果有多处逻辑一致的代码，可以将执行结果存储到临时表里。
尽可能使用SQL自带的高级命令。
使用set命令进行配置属性设置时，要写好注释。
代码里不允许对表/分区/列的DDL语句，除了新增和删除分区。
保持一个查询语句所处理的表类型单一。
关注NULL值的数据处理。
SQL表连接的条件列和查询的过滤的列最好要有分区列和分桶列。
存在多层嵌套，内层嵌套表的过滤条件不要写到外层，例如：

select a.* 
from a
left join b
on a.id=b.id
where a.no=1

应该写为：

select a.*
from (select * from a where a.no=1) a
left join b
on a.id=b.id

2,设计规范

表结构要有注释。
列等属性字段需要有注释。
不要使用索引。索引在HIVE3.0后废除，使用物化视图或数据存储采用ORC格式可以代替索引功能。
创建内部表不允许指定数据存储路径。
创建非接口表，只允许使用ORC或者Parquet,同一个库内只运行使用一种数据存储格式。
Hive适合处理宽表，适当冗余数据有助于Hive的处理性能。
表的文件块大小要与HDFS的数据块大小尽量相等。
善用分区分桶表。

3,命名规范

库/表/字段命名要自成一套体系：
表以tb_开头。
临时表以tmp_开头。
视图以v_开头。
自定义函数以udf_开头。
原始数据表所在的库以db_org_开头，明细数据所在库以db_detail_开头，数据仓库以db_dw_开头。

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