摸鱼大数据——Hive调优1-3

hive官方配置url: Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation

1、调优方式

hive参数配置的意义: 开发Hive应用/调优时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么我设定的参数没有起作用？这是对hive参数配置几种方式不了解导致的!
​
hive参数设置范围（从大到小）: 配置文件 > 命令行参数 > set参数声明
hive参数设置优先级（从高优先级到低优先级）: set参数声明 > 命令行参数 > 配置文件
​
注意: 在工作中，推荐使用set参数声明，因为最简单最方便。而且同一个大数据集群除了你了还有其他的人或者项目组在使用。

2、hive数据压缩

Hive底层是运行MapReduce，所以Hive支持什么压缩格式本质上取决于MapReduce。

2.1 压缩对比

在后续可能会使用GZ(GZIP), 保证压缩后的数据更小, 同时压缩和解压的速度比较OK的,

但是大部分的选择主要会选择另一种压缩方案, snappy, 此种方案可以保证在合理的压缩比下, 拥有更高的解压缩的速度，在大数据领域中主要是关注数据的处理速度

snappy | A fast compressor/decompressor On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

2.2 开启压缩

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量. 当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

-- 创建数据库
create database hive05;
-- 使用库
use hive05;
​
​
-- 开启压缩(map阶段或者reduce阶段)
--开启hive支持中间结果的压缩方案
set hive.exec.compress.intermediate; -- 查看默认
set hive.exec.compress.intermediate=true ;
--开启hive支持最终结果压缩
set hive.exec.compress.output; -- 查看默认
set hive.exec.compress.output=true;
​
--开启MR的map端压缩操作
set mapreduce.map.output.compress; -- 查看默认
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置mapper端压缩的方案
set mapreduce.map.output.compress.codec; -- 查看默认
set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
​
-- 开启MR的reduce端的压缩方案
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
-- 设置reduce端压缩的方案
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--设置reduce的压缩类型
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type; -- 查看默认
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

3、hive数据存储

3.1 行列存储原理

行存储的特点: 将数据以行的形式整体进行存放
列存储的特点: 将相同字段的值作为整体放在一起进行存放

行存储:
    优点: 如果要查询整行数据内容，速度比较快。适合进行数据的insert/update操作
    缺点: 如果数据分析的时候，只想针对某几个字段进行处理，那么这个效率低。因为会将不需要的字段内容也会加载出来
    使用: textfile和sequencefile
    
列存储: 
    优点: 如果数据分析的时候，只想针对某几个字段进行处理，那么效率高，因为你要什么，我就给你返回什么
    缺点: 如果要查询整行数据内容，速度比较慢。不适合进行数据的insert/update操作
    使用: orc和parquet。推荐使用orc
    
注意: 在工作中推荐ORC+Snappy压缩一起使用，更加能够减少HDFS的磁盘占用。
格式:
    stored as orc -- 设置数据的存储格式
    tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); -- 设置数据的压缩格式

ORC原理图

3.2 存储压缩比

-- 数据的存储和压缩方式
-- textfile：占用空间18.13 MB（如果是HDFS需要乘以3）
create table log_text(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as textfile; -- 表默认的存储格式就是不压缩并且使用行式存储中的textfile存储
​
-- 导入数据
load data inpath '/dir/log.data' into table log_text;
​
-- 数据验证
select * from log_text;
select count(*) as cnt from log_text;
​
-- 列式存储：ORC，占用空间2.78 MB
create table log_orc(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc;
​
-- 加载数据
insert overwrite table log_orc select * from log_text;
select count(*) as cnt from log_orc;
​
-- 列式存储：ORC+snappy。占用空间3.75 MB，这里相对ORC反而多占用了1MB空间，是因为数据量太小，同时压缩以后，压缩文件里面需要存储和压缩相关元数据信息（例如：使用的压缩算法具体是哪一个）
-- https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL
create table log_orc_snappy(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc -- 设置数据的存储格式
tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); -- 设置数据的压缩格式
​
-- 加载数据
insert overwrite table log_orc_snappy select * from log_text;
select count(*) as cnt from log_orc_snappy;
​
-- 列式存储：parquet。占用空间13.09MB
create table log_orc_parquet(
    track_time string,
    url string,
    session_id string,
    referer string,
    ip string,
    end_user_id string,
    city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as parquet;
​
-- 加载数据
insert overwrite table log_orc_parquet select * from log_text;
select count(*) as cnt from log_orc_parquet;

拓展dfs -du -h

-- 查看hdfs文件大小除了去页面查看,还可以通过命令
dfs -du -h '/user/hive/warehouse/hive05.db/log_text/log.data' ;
dfs -du -h '/user/hive/warehouse/hive05.db/log_orc/000000_0' ;
dfs -du -h '/user/hive/warehouse/hive05.db/log_orc_snappy/000000_0' ;
dfs -du -h '/user/hive/warehouse/hive05.db/log_parquet/000000_0' ;