這篇文章主要介紹了Hive性能調(diào)優(yōu)中如何實(shí)現(xiàn)并行執(zhí)行/嚴(yán)格模式/JVM重用/推測執(zhí)行，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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并行執(zhí)行

set hive.exec.parallel=true;              //打開任務(wù)并行執(zhí)行
set hive.exec.parallel.thread.number=16;  //同一個(gè)sql允許最大并行度，默認(rèn)為8。

當(dāng)然，得是在系統(tǒng)資源比較空閑的時(shí)候才有優(yōu)勢，否則，沒資源，并行也起不來。

嚴(yán)格模式

Hive提供了一個(gè)嚴(yán)格模式，可以防止用戶執(zhí)行“高危”的查詢。

通過設(shè)置屬性hive.mapred.mode值為默認(rèn)是非嚴(yán)格模式nonstrict 。開啟嚴(yán)格模式需要修改hive.mapred.mode值為strict，開啟嚴(yán)格模式可以禁止3種類型的查詢。

<property>
   <name>hive.mapred.mode</name>
   <value>strict</value>
   <description>
     The mode in which the Hive operations are being performed.
     In strict mode, some risky queries are not allowed to run. They include:
       Cartesian Product.
       No partition being picked up for a query.
       Comparing bigints and strings.
       Comparing bigints and doubles.
       Orderby without limit.
   </description>
 </property>

1. 對于分區(qū)表，用戶不允許掃描所有分區(qū)，除非where語句中含有分區(qū)字段過濾條件來限制范圍，否則不允許執(zhí)行。進(jìn)行這個(gè)限制的原因是，通常分區(qū)表都擁有非常大的數(shù)據(jù)集，而且數(shù)據(jù)增加迅速。沒有進(jìn)行分區(qū)限制的查詢可能會消耗令人不可接受的巨大資源來處理這個(gè)表。

2. 對于使用了order by語句的查詢，要求必須使用limit語句。因?yàn)閛rder by為了執(zhí)行排序過程會將所有的結(jié)果數(shù)據(jù)分發(fā)到同一個(gè)Reducer中進(jìn)行處理，強(qiáng)制要求用戶增加這個(gè)LIMIT語句可以防止Reducer額外執(zhí)行很長一段時(shí)間。

3. 限制笛卡爾積的查詢。對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常了解的用戶可能期望在執(zhí)行JOIN查詢的時(shí)候不使用ON語句而是使用where語句，這樣關(guān)系數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行優(yōu)化器就可以高效地將WHERE語句轉(zhuǎn)化成那個(gè)ON語句。不幸的是，Hive并不會執(zhí)行這種優(yōu)化，因此，如果表足夠大，那么這個(gè)查詢就會出現(xiàn)不可控的情況。

JVM重用

JVM重用是Hadoop調(diào)優(yōu)參數(shù)的內(nèi)容，其對Hive的性能具有非常大的影響，特別是對于很難避免小文件的場景或task特別多的場景，這類場景大多數(shù)執(zhí)行時(shí)間都很短。

Hadoop的默認(rèn)配置通常是使用派生JVM來執(zhí)行map和Reduce任務(wù)的。這時(shí)JVM的啟動過程可能會造成相當(dāng)大的開銷，尤其是執(zhí)行的job包含有成百上千task任務(wù)的情況。JVM重用可以使得JVM實(shí)例在同一個(gè)job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中進(jìn)行配置。通常在10-20之間，具體多少需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景測試得出。

<property>
 <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
 <value>10</value>
 <description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
 no limit.
 </description>
</property>

我們也可以在hive當(dāng)中通過

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;

這個(gè)設(shè)置來設(shè)置我們的jvm重用 當(dāng)然，這個(gè)功能也是有它的缺點(diǎn)的。開啟JVM重用將一直占用使用到的task插槽，以便進(jìn)行重用，直到任務(wù)完成后才能釋放。如果某個(gè)“不平衡的”job中有某幾個(gè)reduce task執(zhí)行的時(shí)間要比其他Reduce task消耗的時(shí)間多的多的話，那么保留的插槽就會一直空閑著卻無法被其他的job使用，直到所有的task都結(jié)束了才會釋放。

推測執(zhí)行

在分布式集群環(huán)境下，因?yàn)槌绦駼ug（包括Hadoop本身的bug），負(fù)載不均衡或者資源分布不均等原因，會造成同一個(gè)作業(yè)的多個(gè)任務(wù)之間運(yùn)行速度不一致，有些任務(wù)的運(yùn)行速度可能明顯慢于其他任務(wù)（比如一個(gè)作業(yè)的某個(gè)任務(wù)進(jìn)度只有50%，而其他所有任務(wù)已經(jīng)運(yùn)行完畢），則這些任務(wù)會拖慢作業(yè)的整體執(zhí)行進(jìn)度。為了避免這種情況發(fā)生，Hadoop采用了推測執(zhí)行（Speculative Execution）機(jī)制，它根據(jù)一定的法則推測出“拖后腿”的任務(wù)，并為這樣的任務(wù)啟動一個(gè)備份任務(wù)，讓該任務(wù)與原始任務(wù)同時(shí)處理同一份數(shù)據(jù)，并最終選用最先成功運(yùn)行完成任務(wù)的計(jì)算結(jié)果作為最終結(jié)果。

Hive 同樣可以開啟推測執(zhí)行

設(shè)置開啟推測執(zhí)行參數(shù)：Hadoop的mapred-site.xml文件中進(jìn)行配置

<property>
 <name>mapreduce.map.speculative</name>
 <value>true</value>
 <description>If true, then multiple instances of some map tasks
              may be executed in parallel.</description>
</property>

<property>
 <name>mapreduce.reduce.speculative</name>
 <value>true</value>
 <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks
              may be executed in parallel.</description>
</property>

不過hive本身也提供了配置項(xiàng)來控制reduce-side的推測執(zhí)行：

<property>
   <name>hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution</name>
   <value>true</value>
   <description>Whether speculative execution for reducers should be turned on. </description>
 </property>

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Hive性能調(diào)優(yōu)中如何實(shí)現(xiàn)并行執(zhí)行/嚴(yán)格模式/JVM重用/推測執(zhí)行”這篇文章對大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

文章名稱：Hive性能調(diào)優(yōu)中如何實(shí)現(xiàn)并行執(zhí)行/嚴(yán)格模式/JVM重用/推測執(zhí)行
轉(zhuǎn)載來源：http://m.rwnh.cn/article6/gdddig.html

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