在 Apache Hive 中轻松生存的12个技巧

Learn to live with Apache Hive in 12 easy steps

Hive 可以让你在 Hadoop 上使用 SQL，但是在分布式系统上优化 SQL 则有所不同。这里是让你可以轻松驾驭 Hive 的12个技巧。

[1] 并不是关系型数据库（RDBMS），但是它大多数时候都表现得像是一个关系型数据库一样，它有表、可以运行 SQL、也支持 JDBC 和 ODBC。

这种表现既有好的一面，也有不好的一面：Hive 并不像关系型数据库那样执行 SQL 查询。我在 Hive 上花费了大量时间，光是我自己在工作中就为了优化它花费了超过80个小时。不说你也知道，我就像呆在蜂巢（Hive）旁边一样脑袋嗡嗡作响。所以，为了让你免受这种痛苦，我决定将它们写出来，以便让你在你的下一个 Hive 项目中逃离这种折磨。

1、不要使用 MapReduce

不管你是不是觉得 Tez、Spark 或 Impala 能行，但是不要指望 MapReduce。它本身就很慢，比 Hive 还慢。如果你用的是 Hortonwork 的版本，你可以在脚本前面写上  set hive.execution.engine=tez ；用 Cloudera 的话，使用 Impala。如果 Impala 不适用的话，我[2]可以使用  hive.execution.engine=spark 。

2、不要在 SQL 中做字符串匹配

绝不要，特别是在 Hive 中！如果你坚持要在 WHERE 语句中使用 LIKE 匹配，就会产生一个跨产品的警告。本来你的查询可能只用几秒钟，但是使用字符串匹配的话就会变成几分钟。最好的办法是使用那些可以在 Hadoop 中进行搜索的工具，可以试试 [3] 或 [4]，以及 [5]。关系型数据库这方面表现并不好，但是 Hive 则更糟糕。

3、不要用表连接子查询

你最好创建一个临时表，然后对这个临时表进行连接，而不是让 Hive 自己智能处理子查询。即不要这样做：

1. select a.* from something a inner join

2.  (select ... from somethingelse union b select ... from anotherthing c) d

3.  on a.key1 = d.key1 and a.key2 = b.key2 where a.condition=1

而是应该这样：

1. create var_temp as select ... from somethingelse b

2.  union select ... from anotherthing c

3. and then

4. select a.* from something a inner join from var_temp b

5.  where a.key1=b.key1 and a.key2=b.key2 where a.condition=1

一般来说，这会比 Hive 自己处理子查询要快许多。

4、使用  Parquet 或 ORC，但是不要转换使用

也就是说，使用 Parquet 或 ORC 而不要用 TEXTFILE。然而，如果你要把文本数据中导入到更具结构性的数据中，应该做一些转换再导入到目标表中。你不应该用 LOAD DATA 将文本文件加载到 ORC 中，而是应该将其加载到一个文本中。

如果你要创建另外一个表，并最终大多数分析都是对它进行的，那么你就该对该表进行 ORC 化，因为转换到 ORC 或 Parquet 要花费很多时间，并不值得将其放到你的 ETL 处理中。如果你有一个简单的普通文本要导入，也没做过任何优化，你应该将其加载到一个临时表并通过 select create 放到 ORC 或 Parquet 中。不过，这有点慢。

5、开关矢量化试试

在你的脚本前面加上 set hive.vectorized.execution.enabled = true 和set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true ，然后试着打开或关闭它们看看。因为最近版本的 Hive 的矢量化有点问题。

6、不要在表连接中使用 structs

我必须承认我大脑里面的 SQL 格式还是 SQL-92 时代的，所以我无论如何都不会想到去用  [6]。但是如果你做一些超级复杂的操作，比如在联合主键上使用 ON 语句，那么 structs 就很方便。不幸的是，Hive 对它们很不适应，特别是在 ON 语句上。当然，大多数情况下，在较小的数据集和 yields 下是没错误的。在 Tez 里面，你会得到一个有趣的矢量错误。这个限制并未见于我所知的任何文档，也许这是一个探索你的执行引擎内部的好办法。

7、检查你的容器大小

你也许需要为 [7] 或 [8] 增加你的容器大小。如果有你的节点大小比较大，“推荐的”容器大小可能就不适用于你的系统。你也许需要确保你的 YARN 队列和常规的 YARN 内存大小合适。你也许应该[9]所有的常规使用。

8、启用统计

Hive 在表连接时[10]，除非[11]。你也可以[12]。

9、考虑 [13]

如果你分析你的查询，你可能发现最新的 Hive 已经可以足够智能地进行自动优化了。但是你也许需要再调整一下。

10、如果可以，[14]

如标题。

11、分区总会帮到你，不管多少

如果你有一个出现在许多地方的东西，比如语句中的日期（但不是日期范围）或重复的地点，你也许应该做分区。分区的基本意思是“拆分到它自己的目录里面”，而不是到一个大的文件中去查找。当你在你的 join/where 语句中仅检索 location=’NC’这样一个小数据集时，Hive 就可以在一个文件中查找。此外，和列值不同，你可以在你的  LOAD DATA 语句中加上分区。另外，要记住，[15]。

12、使用哈希进行列比较

如果你要在每个查询中比较同样的10个字段，可以考虑使用 hash() 来比较它们的校验值。在一个输出表中展示它们也许很有用。注意，在 Hive 0.12 中，哈希功能比较差，0.13中的哈希更好一些。

以上就是我的12点经验，我希望这些能够帮到你，让你从 Hive 的嗡嗡声中逃离出来。 

---

[1]: http://www.infoworld.com/article/2608271/hadoop/hadoop-review-apache-hive-brings-real-time-queries-to-hadoop.html
[2]: http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/admin_hos_config.html
[3]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html
[4]: https://github.com/lucidworks/hive-solr/blob/master/README.adoc
[5]: https://cloudera.com/products/apache-hadoop/apache-solr.html
[6]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types
[7]: http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-3-x/topics/cdh_ig_yarn_tuning.html
[8]: https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.3.2/bk_performance_tuning/content/hive_perf_best_pract_config_tez.html
[9]: https://community.cloudera.com/t5/Batch-SQL-Apache-Hive/How-can-I-submit-Hive-queries-via-Beeline-to-specific-resource/td-p/19324
[10]: https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.3.2/bk_performance_tuning/content/hive_perf_best_pract_use_col_stats_cost_base_opt.html
[11]: http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-3-x/topics/impala_perf_joins.html?scroll=perf_joins
[12]: http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-3-x/topics/impala_hints.html?scroll=hints
[13]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+JoinOptimization
[14]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins
[15]: http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/

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