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优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。 理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。   长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征: 1.不怕数据多，就怕数据倾斜。 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。 3.对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。 4.对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。   优化可以从几个方面着手： 1. 好的模型设计事半功倍。 2. 解决数据倾斜问题。 3. 减少job数。 4. 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160 个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 5. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这 是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。 Etl开发人员更了解业务，更了解数据，所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确，更有效。 6. 对count(distinct)采取漠视的方法，尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题，不抱侥幸心 理。自己动手，丰衣足食。 7. 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如我们的作业设置合理的文 件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的影响。 8. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。  迁移和优化过程中的案例：  问题1：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。 方法：解决数据倾斜问题 解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如： Select * From log a Join  bmw_users b On a.user_id is not null And a.user_id = b.user_id Union all Select *  from log a where a.user_id is null. 解决方法2 ： Select *  from log a left outer Join bmw_users b On a.user_id is not null And a.user_id = b.user_id Union all Select *   from log a where a.user_id is null. 解决方法 2 ：   Select * from log a   left outer join bmw_users b on case when a.user_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;  总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。1方法log读取两次，jobs是2。2方法job数是1 。这个优化适合无效id(比如-99,’’,null等)产生的倾斜问题。把空值的key变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联，即使分到不同的reduce上，也不影响最终的结果。附上hadoop通用关联的实现方法（关联通过二次排序实现的，关联的列为parition key,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序）。  问题2：不同数据类型id的关联会产生数据倾斜问题。 一张表s8的日志，每个商品一条记录，要和商品表关联。但关联却碰到倾斜的问题。s8的日志中有字符串商品id,也有数字的商品id,类型是string的，但商品中的数字id是bigint的。猜测问题的原因是把s8的商品id转成数字id做hash来分配reduce，所以字符串id的s8日志，都到一个reduce上了，解决的方法验证了这个猜测。  方法：把数字类型转换成字符串类型 Select * from s8_log a  Left outer join r_auction_auctions b On a.auction_id = cast(b.auction_id as string);  问题3：利用hive 对UNION ALL的优化的特性 hive对union all优化只局限于非嵌套查询。 比如以下的例子： select * from  (select * from t1   Group by c1,c2,c3 Union all  Select * from t2 Group by c1,c2,c3) t3     Group by c1,c2,c3; 从业务逻辑上说，子查询内的group by 怎么都看显得多余（功能上的多余,除非有count(distinct)），如果不是因为hive bug或者性能上的考量(曾经出现如果不子查询group by ，数据得不到正确的结果的hive bug)。所以这个hive按经验转换成 select * from  (select * from t1   Group by c1,c2,c3 Union all  Select * from t2 Group by c1,c2,c3) t3     Group by c1,c2,c3; 经过测试，并未出现union all的hive bug,数据是一致的。mr的作业数有3减少到1。 t1相当于一个目录，t2相当于一个目录，那么对map reduce程序来说，t1,t2可以做为map reduce 作业的mutli inputs。那么，这可以通过一个map reduce 来解决这个问题。Hadoop的计算框架，不怕数据多，就怕作业数多。 但如果换成是其他计算平台如oracle，那就不一定了，因为把大的输入拆成两个输入，分别排序汇总后merge(假如两个子排序是并行的话)，是有可能性能更优的（比如希尔排序比冒泡排序的性能更优）。  问题4：比如推广效果表要和商品表关联，效果表中的auction id列既有商品id,也有数字id,和商品表关联得到商品的信息。那么以下的hive sql性能会比较好 Select * from effect a  Join (select auction_id as auction_id from auctions Union all Select auction_string_id as auction_id from auctions ) b On a.auction_id = b.auction_id。 比分别过滤数字id,字符串id然后分别和商品表关联性能要好。 这样写的好处,1个MR作业,商品表只读取一次，推广效果表只读取一次。把这个sql换成MR代码的话，map的时候，把a表的记录打上标签a,商品表记录每读取一条，打上标签b，变成两个对，，。所以商品表的hdfs读只会是一次。  问题5：先join生成临时表，在union all还是写嵌套查询，这是个问题。比如以下例子： Select *  From (select *      From t1      Uion all      select *      From t4      Select *      From t2       Join t3      On t2.id = t3.id      ) Group by c1,c2; 这个会有4个jobs。假如先join生成临时表的话t5,然后union all，会变成2个jobs。 Insert overwrite table t5 Select *      From t2       Join t3      On t2.id = t3.id ; Select * from (t1 union t4 union all t5)  hive在union all优化上可以做得更智能（把子查询当做临时表），这样可以减少开发人员的负担。出现这个问题的原因应该是union all目前的优化只局限于非嵌套查询。如果写MR程序这一点也不是问题，就是muti inputs。  问题6：使用map join解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时 就需要特别的处理。云瑞和玉玑提供了非常给力的解决方案。以下例子： Select * from log a Left outer join members b On a.memberid = b.memberid. Members有600w+的记录，把members分发到所有的map上也是个不小的开销，而且map join不支持这么大的小表。如果用普通的join，又会碰到数据倾斜的问题。 解决方法： Select /*+mapjoin(x)*/* from log a Left outer join (select  /*+mapjoin(c)*/d.* From (select  distinct memberid from log ) c Join members d On c.memberid = d.memberid  )x  On a.memberid = b.memberid。 先根据log取所有的memberid，然后mapjoin 关联members取今天有日志的members的信息，然后在和log做mapjoin。 假如，log里memberid有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。  问题7：HIVE下通用的数据倾斜解决方法,double被关联的相对较小的表，这个方法在mr的程序里常用。还是刚才的那个问题： Select  * from log a Left outer join (select  /*+mapjoin(e)*/ memberid, number               From members d              Join num e              ) b On a.memberid=  b.memberid And mod(a.pvtime,30)+1=b.number。 Num表只有一列number，有30行，是1,30的自然数序列。就是把member表膨胀成30份，然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去，这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。就目前测试来看，使用mapjoin的方案性能稍好。后面的方案适合在map join无法解决问题的情况下。  长远设想，把如下的优化方案做成通用的hive优化方法 1. 采样log表，哪些memberid比较倾斜，得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说， 所有的数据过来，他都是不知道数据分布情况的，所以采样是并不可少的。Stage1 2. 数据的分布符合社会学统计规则，贫富不均。倾斜的key不会太多，就像一个社会的富 人不多，奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和members做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。Stage2 3. map读入members和log，假如记录来自log,则检查memberid是否在tmp2里，如果 是，输出到本地文件a,否则生成的key,value对，假如记录来自member, 生成的key,value对，进入reduce阶段。Stage3. 4. 最终把a文件，把Stage3 reduce阶段输出的文件合并起写到hdfs。 这个方法在hadoop里应该是能实现的。Stage2是一个map过程，可以和stage3的map过程可以合并成一个map过程。 这个方案目标就是：倾斜的数据用mapjoin,不倾斜的数据用普通的join，最终合并得到完整的结果。用hive sql写的话，sql会变得很多段，而且log表会有多次读。倾斜的key始终是很少的，这个在绝大部分的业务背景下适用。那是否可以作为hive针对数据倾斜join时候的通用算法呢？   问题8：多粒度(平级的)uv的计算优化，比如要计算店铺的uv。还有要计算页面的uv,pvip. 方案1: Select shopid,count(distinct uid) From log group by shopid; Select pageid, count(distinct uid), From log group by pageid; 由于存在数据倾斜问题，这个结果的运行时间是非常长的。 方案二： From log Insert overwrite table t1 (type=’1’) Select shopid Group by shopid ,acookie Insert overwrite table t1 (type=’2’) Group by pageid,acookie; 店铺uv: Select shopid,sum(1) From t1 Where type =’1’ Group by shopid  页面uv: Select pageid,sum(1) From t1 Where type =’1’ Group by pageid  这里使用了multi insert的方法，有效减少了hdfs读，但multi insert会增加hdfs写，多一次额外的map阶段的hdfs写。使用这个方法，可以顺利的产出结果。 方案三： Insert into t1 Select type,type_name,’’ as uid From ( Select  ‘page’ as type,         Pageid as type_name,         Uid From log  Union all  Select  ‘shop’ as type,        Shopid as type_name,        Uid From log ) y Group by type,type_name,uid; Insert into t2 Select type,type_name,sum(1) From t1 Group by type,type_name; From t2 Insert into t3 Select type,type_name,uv Where type=’page’ Select type,type_name,uv Where type=’shop’  最终得到两个结果表t3,页面uv表，t4,店铺结果表。从io上来说，log一次读。但比方案2少次hdfs写（multi insert有时会增加额外的map阶段hdfs写）。作业数减少1个到3，有reduce的作业数由4减少到2，第三步是一个小表的map过程，分下表，计算资源消耗少。但方案2每个都是大规模的去重汇总计算。 这个优化的主要思路是，map reduce作业初始化话的时间是比较长，既然起来了，让他多干点活，顺便把页面按uid去重的活也干了，省下log的一次读和作业的初始化时间，省下网络shuffle的io，但增加了本地磁盘读写。效率提升较多。 这个方案适合平级的不需要逐级向上汇总的多粒度uv计算，粒度越多，节省资源越多，比较通用。  问题9：多粒度，逐层向上汇总的uv结算。比如4个维度，a,b,c,d，分别计算a,b,c,d,uv； a,b,c,uv;a,b,uv;a;uv,total uv4个结果表。这可以用问题8的方案二，这里由于uv场景的特殊性，多粒度，逐层向上汇总，就可以使用一次排序，所有uv计算受益的计算方法。 案例：目前mm_log日志一天有25亿+的pv数，要从mm日志中计算uv，与ipuv,一共计算 三个粒度的结果表 （memberid,siteid,adzoneid,province,uv,ipuv）  R_TABLE_4 （memberid,siteid,adzoneid,uv,ipuv） R_TABLE_3  (memberid,siteid,uv,ipuv) R_TABLE_2 第一步：按memberid,siteid,adzoneid,province,使用group去重,产生临时表，对cookie,ip 打上标签放一起，一起去重，临时表叫T_4; Select memberid,siteid,adzoneid,province,type,user From( Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘a’ type ,cookie as user from mm_log where ds=20101205 Union all Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘i’ type ,ip as user from mm_log where ds=20101205 ) x group by memberid,siteid,adzoneid,province,type,user  第二步：排名,产生表T_4_NUM.Hadoop最强大和核心能力就是parition 和 sort.按type，acookie分组， ype，acookie，memberid,siteid,adzoneid,province排名。 Select * , row_number(type,user,memberid,siteid,adzoneid ) as adzone_num , row_number(type,user,memberid,siteid ) as site_num, row_number(type,user,memberid ) as member_num,  row_number(type,user ) as total_num from (select  * from T_4 distribute by type,user sort by type,user, memberid,siteid,adzoneid ) x; 这样就可以得到不同层次粒度上user的排名，相同的user id在不同的粒度层次上，排名等于1的记录只有1条。取排名等于1的做sum，效果相当于Group by user去重后做sum操作。 第三步：不同粒度uv统计，先从最细粒度的开始统计，产生结果表R_TABLE_4,这时，结果集只有10w的级别。 如统计memberid,siteid,adzoneid,provinceid粒度的uv使用的方法就是 Select memberid,siteid,adzoneid, provinceid, sum(case when  type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as province_uv , sum(case when  type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as province_ip , sum(case when adzone_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_uv , sum(case when adzone_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_ip , sum(case when site_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as site_uv , sum(case when site_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as site_ip , sum(case when member_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as member_uv , sum(case when member_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as member_ip , sum(case when total_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as total_uv , sum(case when total_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as total_ip , from T_4_NUM group by memberid,siteid,adzoneid, provinceid  广告位粒度的uv的话，从R_TABLE_4统计，这是源表做10w级别的统计 Select memberid,siteid,adzoneid,sum(adzone_uv),sum(adzone_ip) From R_TABLE_4  Group by memberid,siteid,adzoneid； memberid,siteid的uv计算 ， memberid的uv计算, total uv 的计算也都从R_TABLE_4汇总。