hive SQL优化之distribute by和sort by，hivedistribute

hive SQL优化之distribute by和sort by，hivedistribute

下面是一段排序，分组后取每组第一行记录的SQL

1. INSERT OVERWRITE TABLE t_wa_funnel_distinct_temp PARTITION (pt='${SRCTIME}') 
2. SELECT 
3.     bussiness_id, 
4.     cookie_id, 
5.     session_id, 
6.     funnel_id, 
7.     group_first(funnel_name) funnel_name, 
8.     step_id, 
9.     group_first(step_name) step_name, 
10.     group_first(log_type) log_type, 
11.     group_first(url_pattern) url_pattern, 
12.     group_first(url) url, 
13.     group_first(refer) refer, 
14.     group_first(log_time) log_time, 
15.     group_first(is_new_visitor) is_new_visitor, 
16.     group_first(is_mobile_traffic) is_mobile_traffic, 
17.     group_first(is_bounce) is_bounce, 
18.     group_first(campaign_name) campaign_name, 
19.     group_first(group_name) group_name, 
20.     group_first(slot_name) slot_name, 
21.     group_first(source_type) source_type, 
22.     group_first(next_page) next_page, 
23.     group_first(continent) continent, 
24.     group_first(sub_continent_region) sub_continent_region, 
25.     group_first(country) country, 
26.     group_first(region) region, 
27.     group_first(city) city, 
28.     group_first(language) language, 
29.     group_first(browser) browser, 
30.     group_first(os) os, 
31.     group_first(screen_color) screen_color, 
32.     group_first(screen_resolution) screen_resolution, 
33.     group_first(flash_version) flash_version, 
34.     group_first(java) java, 
35.     group_first(host) host 
36. FROM 
37. (   SELECT * 
38.     FROM r_wa_funnel  
39.     WHERE pt='${SRCTIME}' 
40.     ORDER BY bussiness_id, cookie_id, session_id, funnel_id, step_id, log_time ASC 
41. ) t1 
42. GROUP BY pt, bussiness_id, cookie_id, session_id, funnel_id, step_id; 

group_first: 自定义函数，用户取每组第一个字段
${SRCTIME}: 由外部oozie调度传入, 作为时间分区，精确到小时.eg: 2011.11.01.21

下面在hive上以SRCTIME = 2011.11.01.21 执行以上SQL. 2011.11.01.21小时分区记录数有10435486

执行时间:

从上面可以看出，reduce阶段只有一个reduce， 这是因为ORDER BY是全局排序，hive只能通过一个reduce进行排序
从业务需求来看， 只要按bussiness_id, cookie_id, session_id, funnel_id, step_id分组，组内按
log_time升序排序即可.

OK, 这样可以采用hive提供的distribute by 和 sort by,这样可以充分利用hadoop资源， 在多个
reduce中局部按log_time 排序

优化有的hive代码:

1. INSERT OVERWRITE TABLE t_wa_funnel_distinct PARTITION (pt='2011.11.01.21') 
2. SELECT 
3.     bussiness_id, 
4.     cookie_id, 
5.     session_id, 
6.     funnel_id, 
7.     group_first(funnel_name) funnel_name, 
8.     step_id, 
9.     group_first(step_name) step_name, 
10.     group_first(log_type) log_type, 
11.     group_first(url_pattern) url_pattern, 
12.     group_first(url) url, 
13.     group_first(refer) refer, 
14.     group_first(log_time) log_time, 
15.     group_first(is_new_visitor) is_new_visitor, 
16.     group_first(is_mobile_traffic) is_mobile_traffic, 
17.     group_first(is_bounce) is_bounce, 
18.     group_first(campaign_name) campaign_name, 
19.     group_first(group_name) group_name, 
20.     group_first(slot_name) slot_name, 
21.     group_first(source_type) source_type, 
22.     group_first(next_page) next_page, 
23.     group_first(continent) continent, 
24.     group_first(sub_continent_region) sub_continent_region, 
25.     group_first(country) country, 
26.     group_first(region) region, 
27.     group_first(city) city, 
28.     group_first(language) language, 
29.     group_first(browser) browser, 
30.     group_first(os) os, 
31.     group_first(screen_color) screen_color, 
32.     group_first(screen_resolution) screen_resolution, 
33.     group_first(flash_version) flash_version, 
34.     group_first(java) java, 
35.     group_first(host) host 
36. FROM 
37. (   SELECT * 
38.     FROM r_wa_funnel  
39.     WHERE pt='2011.11.01.21' 
40.     distribute by bussiness_id, cookie_id, session_id, funnel_id, step_id sort by log_time ASC 
41. ) t1 
42. GROUP BY bussiness_id, cookie_id, session_id, funnel_id, step_id; 

执行时间:

select orderid,fenjian,timee
from
(
select orderid,fenjian,timee,row_number(orderid,fenjian) rn
from (
select orderid,fenjian,timee from tableName
distribute by orderid,fenjian sort by orderid,fenjian,timee asc
) t1
) t2
where t2.rn=1
 

select a.id,a.info,b.num from a join b on a.id=b.id and where b.num>=10

两个表做关联，首先where会过滤掉不需要的数据。
至于表怎么做map和reduce操作，在hive里的表是虚拟的，其实还是对hdfs文件进行操作，你可以在hdfs:///user/hive/warehouse路径下找到以表名来命名的文件，里面就是表的内容，可以执行-cat命令查看。所以，它的map操作很简单，就是按行读文件，然后会根据hive的默认分隔符\001对每行进行切分。切分完成后就会按照你SQL指定的逻辑进行合并，最后再输出成hdfs文件，只不过在hive里面看它是以表的形式展现的。

job数会在你执行sql语句之后紧接着有相应的日志记录，

Total MapReduce jobs = 2
Launching Job 1 out of 2
Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 2
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:

这样就是有两个job，正在执行第一个job。

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 5; number of reducers: 2
而这个就会告诉你有多少个mapper和reducer。
像你写的这个sql有join操作，而且是hiveSQL里面最普通的join，那么一定会有reducer参与，如果数据量很大，比如上千万条记录，join就会特别慢，job进度就会一直卡在reduce操作。可以改成mapjoin或者sort merge bucket mapjoin。

其实hive效率不高，不适合实时查询，即使一个表为空，用hive进行查询也会很耗时，因为它要把sql语句翻译成MR任务。虽然简化了分布式编程，但是效率上就会付出代价。

你的这句sql应该会翻译成一个JOB来执行，就是简单地map和reduce。

mapreduce就是按行读文件，然后切分，合并，输出成文件。