标签：hadoop 驱动 hdfs 字段 电脑 情况下 全局 动态分区 过滤
1. Hive数据倾斜
原因
key分布不均匀
业务数据本身的特性
SQL语句造成数据倾斜
解决方法
hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true
有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job在根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中)，最后完成最终的聚合操作。
SQL语句调整:
选用join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。
大小表Join： 使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在Map端完成Reduce。
大表Join大表：把空值的Key变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终的结果。
count distinct大量相同特殊值：count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在做后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union.
2. Hive中的排序关键字有哪些
sort by ，order by ，cluster by ，distribute by
sort by ：不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序
order by ：会对输入做全局排序，因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序).只有一个reducer,会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
cluster by ： 当distribute by 和sort by的字段相同时，等同于cluster by.可以看做特殊的distribute + sort
distribute by ：按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduce中
3. 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10
方案1:
在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成(TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆)。
比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。
最后堆中的元素就是TOP10大。
方案2
求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据
再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
4. Hive中追加导入数据的4种方式是什么？请写出简要语法
从本地导入： load data local inpath ‘/home/1.txt’ (overwrite)into table student;
从Hdfs导入： load data inpath ‘/user/hive/warehouse/1.txt’ (overwrite)into table student;
查询导入： create table student1 as select * from student;(也可以具体查询某项数据)
查询结果导入：insert （overwrite）into table staff select * from track_log;
5. Hive导出数据有几种方式？如何导出数据
用insert overwrite导出方式
导出到本地：
insert overwrite local directory ‘/home/robot/1/2’ rom format delimited fields terminated by ‘\t’ select * from staff;(递归创建目录)
导出到HDFS
insert overwrite directory ‘/user/hive/1/2’ rom format delimited fields terminated by ‘\t’ select * from staff;
Bash shell覆盖追加导出
例如：$ bin/hive -e “select * from staff;” > /home/z/backup.log
Sqoop把hive数据导出到外部
6. hive 内部表和外部表区别
创建表时：创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变。
删除表时：在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
7. 分区和分桶的区别
分区
是指按照数据表的某列或某些列分为多个区，区从形式上可以理解为文件夹，比如我们要收集某个大型网站的日志数据，一个网站每天的日志数据存在同一张表上，由于每天会生成大量的日志，导致数据表的内容巨大，在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。
那其实这个情况下，我们可以按照日期对数据表进行分区，不同日期的数据存放在不同的分区，在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找
分桶
分桶是相对分区进行更细粒度的划分。
分桶将整个数据内容安装某列属性值得hash值进行区分，如要按照name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。
如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件
8. Hive优化
通用设置
hive.optimize.cp=true：列裁剪
hive.optimize.prunner：分区裁剪
hive.limit.optimize.enable=true：优化LIMIT n语句
hive.limit.row.max.size=1000000：
hive.limit.optimize.limit.file=10：最大文件数
本地模式(小任务)
job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
job的reduce数必须为0或者1
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728
hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4
hive.exec.mode.local.auto=true
hive.mapred.local.mem：本地模式启动的JVM内存大小
并发执行
hive.exec.parallel=true ，默认为false
hive.exec.parallel.thread.number=8
Strict Mode：
hive.mapred.mode=true，严格模式不允许执行以下查询：
分区表上没有指定了分区
没有limit限制的order by语句
笛卡尔积：JOIN时没有ON语句
动态分区
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict：该模式下必须指定一个静态分区
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100：在每一个mapper/reducer节点允许创建的最大分区数
DATANODE：dfs.datanode.max.xceivers=8192：允许DATANODE打开多少个文件
推测执行
mapred.map.tasks.speculative.execution=true
mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true
hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true;
多个group by合并
hive.multigroupby.singlemar=true：当多个GROUP BY语句有相同的分组列，则会优化为一个MR任务
虚拟列
hive.exec.rowoffset：是否提供虚拟列
分组
两个聚集函数不能有不同的DISTINCT列，以下表达式是错误的：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_agg SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid), count(DISTINCT pv_users.ip) FROM pv_users GROUP BY pv_users.gender;
SELECT语句中只能有GROUP BY的列或者聚集函数。
Combiner聚合
hive.map.aggr=true;在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。
hive.groupby.mapaggr.checkinterval：在Map端进行聚合操作的条目数目
数据倾斜
hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。
第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key
有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；
第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
排序
ORDER BY colName ASC/DESC
hive.mapred.mode=strict时需要跟limit子句
hive.mapred.mode=nonstrict时使用单个reduce完成排序
SORT BY colName ASC/DESC ：每个reduce内排序
DISTRIBUTE BY(子查询情况下使用 )：控制特定行应该到哪个reducer，并不保证reduce内数据的顺序
CLUSTER BY ：当SORT BY 、DISTRIBUTE BY使用相同的列时。
合并小文件
hive.merg.mapfiles=true：合并map输出
hive.merge.mapredfiles=false：合并reduce输出
hive.merge.size.per.task=256*1000*1000：合并文件的大小
hive.mergejob.maponly=true：如果支持CombineHiveInputFormat则生成只有Map的任务执行merge
hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000：文件的平均大小小于该值时，会启动一个MR任务执行merge。
自定义map/reduce数目
减少map数目：
set mapred.max.split.size
set mapred.min.split.size
set mapred.min.split.size.per.node
set mapred.min.split.size.per.rack
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
增加map数目：
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。
假设有这样一个任务：
select data_desc, count(1), count(distinct id),sum(case when …),sum(case when ...),sum(…) from a group by data_desc
如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as select * from a distribute by rand(123);
这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。
reduce数目设置：
参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G：每个reduce任务处理的数据量
参数2：hive.exec.reducers.max=999(0.95*TaskTracker数)：每个任务最大的reduce数目
reducer数=min(参数2,总输入数据量/参数1)
set mapred.reduce.tasks：每个任务默认的reduce数目。典型为0.99*reduce槽数，hive将其设置为-1，自动确定reduce数目。
使用索引：
hive.optimize.index.filter：自动使用索引
hive.optimize.index.groupby：使用聚合索引优化GROUP BY操作
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sx66/p/12038856.html
