hive调优，
hive大数据倾斜总结：点击链接
Hive的map和reduce数调整：原文链接
https://yq.aliyun.com/articles/59635一、 控制hive任务中的map数:
1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。
主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
2. 举例：
a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）,从而产生4个map数
即，如果文件大于块大小(128m),那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个块。
3. 是不是map数越多越好？
答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m）,则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，
而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。
而且，同时可执行的map数是受限的。
4. 是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？
答案也是不一定。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，
如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。
针对上面的问题3和4，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；
如何合并小文件，减少map数？
假设一个SQL任务：
Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;
该任务的inputdir /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
共有194个文件，其中很多是远远小于128m的小文件，总大小9G，正常执行会用194个map任务。
Map总共消耗的计算资源： SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020
我通过以下方法来在map执行前合并小文件，减少map数：
set mapred.max.split.size=100000000;
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
再执行上面的语句，用了74个map任务，map消耗的计算资源：SLOTS_MILLIS_MAPS= 333,500
对于这个简单SQL任务，执行时间上可能差不多，但节省了一半的计算资源。
大概解释一下，100000000表示100M, set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;这个参数表示执行前进行小文件合并，
前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），
进行合并,最终生成了74个块。
如何适当的增加map数？
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。
看上去，貌似这两种有些矛盾，一个是要合并小文件，一个是要把大文件拆成小文件，这点正是重点需要关注的地方，
根据实际情况，控制map数量需要遵循两个原则：使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量；
二、 控制hive任务的reduce数：
1. Hive自己如何确定reduce数：
reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
计算reducer数的公式很简单N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
即，如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务；
如：select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;
/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04 总大小为9G多，因此这句有10个reduce
2. 调整reduce个数方法一：
调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值；
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 这次有20个reduce
3. 调整reduce个数方法二；
set mapred.reduce.tasks = 15;
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;这次有15个reduce
4. reduce个数并不是越多越好；
同map一样，启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；
另外，有多少个reduce,就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；
5. 什么情况下只有一个reduce；
很多时候你会发现任务中不管数据量多大，不管你有没有设置调整reduce个数的参数，任务中一直都只有一个reduce任务；
其实只有一个reduce任务的情况，除了数据量小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数值的情况外，还有以下原因：
a) 没有group by的汇总，比如把select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 写成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04';
这点非常常见，希望大家尽量改写。
b) 用了Order by
c) 有笛卡尔积
通常这些情况下，除了找办法来变通和避免，我暂时没有什么好的办法，因为这些操作都是全局的，所以hadoop不得不用一个reduce去完成；
同样的，在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：使大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理合适的数据量；
6.增加maper
map多和少，reduce多和少的时间差异是很明显的，3个map和30个map的时间差异基本上就是10倍，这就是为什么我们竭尽全力的增加map数，而为了达到这个增加map数的目的，通常有两种途径，一种是尽量增加文件的大小，变成block_size 的N倍，还有一种办法是将大文件拆分为小文件，每个小文件进行处理的时候，都会启动一个map。前者的写法通常如下： create table cajeep_test2 as selecta.*,dummy_string(200) dummy_string from tdl_en_pp_node_stream_tmp2,通过增加的dummy_string的垃圾字段来增加数据文件的大小，从而实现将文件分成多个文件的作用；后者则需要set mapred.reduce.tasks = 30;set hive.merge.mapredfiles=false;，通过这两个设置，让系统每次启动reduce，都会启动30个，同时将reduce生成的文件不进行合并。因为每个reduce都会生成一个文件，光设置还不够，还需要让sql产生reduce的过程，而且是不能全局性的reduce(order by之类的)，除非有group by之类能够保证产生多个reduce的代码之外，通常的代码后面都需要加上distribute by rand(123),让其自动产生一个reduce的过程，一旦产生reduce的过程，就会自动调用30个reduce，从而达到生成30个文件的目的
数据倾斜
１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值
这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key
如：
select userid,name
from user_info a
join(
select case when userid is null then cast(rand(47)*100000 as int)
else userid
from user_read_log
) b on a.userid = b.userid
通过rand函数将为null的值分散到不同的值上，在key值比较就能解决数据倾斜的问题
2、当key值都是有效值时，解决办法为设置以下几个参数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000
也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据，
【join 操作】也产生了数据倾斜，那么你可以在hive中设定
set hive.optimize.skewjoin = true;
set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold （default = 100000）
hive 在运行的时候没有办法判断哪个key 会产生多大的倾斜，所以使用这个参数控制倾斜的阈值，如果超过这个值，新的值会发送给那些还没有达到的reduce, 一般可以设置成你
（处理的总记录数/reduce个数）的2-4倍都可以接受.倾斜是经常会存在的，一般select 的层数超过2层，翻译成执行计划多于3个以上的mapreduce job 都很容易产生倾斜，建议每次运行比较复杂的sql 之前都可以设一下这个参数. 如果你不知道设置多少，可以就按官方默认的1个reduce 只处理1G 的算法，那么skew_key_threshold = 1G/平均行长. 或者默认直接设成250000000 (差不多算平均行长4个字节)
3、reduce数太少
set mapred.reduce.tasks=800;
默认是先设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数，设置了后hive会自动计算reduce的个数，因此两个参数一般不同时使用
4、对于group by 和count(distinct)产生倾斜的问题
set hive.map.aggr=true (开启map端combiner); //在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)
hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认)
两个参数的意思是：预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合
set hive.groupby.skewindata=true；//决定 group by 操作是否支持倾斜的数据。注意：只能对单个字段聚合.控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题
5、小表与大表关联
此时，可以通过mapjoin来优化，
set hive.auto.convert.join = true ; //将小表刷入内存中
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 2500000 ;//刷入内存表的大小(字节)
from
( select id
from a
group by ip
) b
7、join 经验/优化
数据倾斜,''值倾斜，加rand
select
*
from
log.logA a
left join
dim.B b
on
case
when id <> ''
then id
else concat('id_len0_', rand())
end = cast(b.id as string)
and b.id
and a.dt = '20170925';
Hive 中关于 join 有很多优化。最有效的莫过于 mapjoin.
1. 写 join on 的条件避免数据倾斜
2. 考虑设置参数 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=500000000; 默认是 10000000。取值大小视情况而定
8、count distinct（执行时间过长）
如果可以不写 distinct，尽量不要写
select distinct name from xxx
select name from xxx group by xxx.
统计超过两个字段的 count(distinct) 的值，无法再通过改写成 group by 来解决。
解决办法是：
Hive: 设置一些优化参数
Presto: 用近似函数 approx_distinct(误差 2% 以内)。一个真实的例子
[其他]set hive.exec.max.dynamic.partitions=10100;
set mapred.reduce.tasks=100;
set mapred.max.split.size=402653184;
set mapred.min.split.size.per.node=402653184;
set mapred.min.split.size.per.rack=402653184;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=512000000;
set hive.exec.reducers.max=3000;
set mapred.max.split.size=768000000;
set mapred.min.split.size.per.node=768000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=768000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=100000000;
set hive.mergejob.maponly=true;
set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=1024000000;
set mapred.map.child.java.opts="-Xmx4096m";
set mapreduce.map.memory.mb=6288;
set mapred.reduce.child.java.opts="-Xmx4096m";
set mapreduce.reduce.memory.mb=6288;
kylin cube 高级配置常用参数
kylin.source.hive.flat-table-cluster-by-column UUID
kylin.engine.mr.base-cuboid-config-override.mapred.map.child.java.opts -Xmx8g
kylin.engine.mr.base-cuboid-config-override.mapreduce.map.memory.mb 8500
kylin.engine.mr.config-override.mapred.reduce.child.java.opts -Xmx4g
kylin.engine.mr.config-override.mapreduce.reduce.memory.mb 4500
kylin.engine.mr.config-override.mapreduce.task.timeout 14400000