1 小表大表 Join（MapJOIN）
将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 map join 让小的维度表先进内存。在 map 端完成 join。
实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有区别。
案例实操
1）需求介绍
测试大表 JOIN 小表和小表 JOIN 大表的效率
2）开启 MapJoin 参数设置
（1）设置自动选择 Mapjoin
set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true
（2）大表小表的阈值设置（默认 25M 以下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25000000;
3）MapJoin 工作机制
4）建大表、小表和 JOIN 后表的语句
// 创建大表 create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' '; // 创建小表 create table smalltable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' '; // 创建 join 后表的语句 create table jointable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' ';
5）分别向大表和小表中导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable; hive (default)>load data local inpath '/opt/module/data/smalltable' into table smalltable;
6）小表 JOIN 大表语句
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from smalltable s join bigtable b on b.id = s.id;
7）大表 JOIN 小表语句
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable b join smalltable s on s.id = b.id;
2 大表 Join 大表
1）空 KEY 过滤
有时 join 超时是因为某些 key 对应的数据太多，而相同 key 对应的数据都会发送到相同的 reducer 上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的 key，很多情况下，
这些 key 对应的数据是异常数据，我们需要在 SQL 语句中进行过滤。例如 key 对应的字段为空，操作如下：
案例实操
（1）配置历史服务器
配置 mapred-site.xml
<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop102:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>hadoop102:19888</value> </property>
启动历史服务器
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
查看 jobhistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
（2）创建原始数据空 id 表
// 创建空 id 表 create table nullidtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' ';
（3）分别加载原始数据和空 id 数据到对应表中
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/nullid' into table nullidtable;
（4）测试不过滤空 id
hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n left join bigtable o on n.id = o.id;
（5）测试过滤空 id
hive (default)> insert overwrite table jointable select n.* from (select * from nullidtable where id is not null) n left join bigtable o on n.id = o.id;
2）空 key 转换
有时虽然某个 key 为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在
join 的结果中，此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地
分不到不同的 reducer 上。例如：
案例实操：
不随机分布空 null 值：
（1）设置 5 个 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（2）JOIN 两张表
insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n left join bigtable b on n.id = b.id;
结果：如下图所示，可以看出来，出现了数据倾斜，某些 reducer 的资源消耗远大于其他 reducer。
随机分布空 null 值
（1）设置 5 个 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（2）JOIN 两张表
insert overwrite table jointable select n.* from nullidtable n full join bigtable o on nvl(n.id,rand()) = o.id;
结果：如下图所示，可以看出来，消除了数据倾斜，负载均衡 reducer 的资源消耗
3）SMB(Sort Merge Bucket join)
（1）创建第二张大表
create table bigtable2( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' '; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable2;
测试大表直接 JOIN
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable s join bigtable2 b on b.id = s.id;
（2）创建分通表 1,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数
create table bigtable_buck1( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) clustered by(id) sorted by(id) into 6 buckets row format delimited fields terminated by ' '; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck1;
（3）创建分通表 2,桶的个数不要超过可用 CPU 的核数
create table bigtable_buck2( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) clustered by(id) sorted by(id) into 6 buckets row format delimited fields terminated by ' '; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck2;
（4）设置参数
set hive.optimize.bucketmapjoin = true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;
（5）测试
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable_buck1 s join bigtable_buck2 b on b.id = s.id;
3 Group By
默认情况下，Map 阶段同一 Key 数据分发给一个 reduce，当一个 key 数据过大时就倾斜了。
并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。
1）开启 Map 端聚合参数设置
（1）是否在 Map 端进行聚合，默认为 True
set hive.map.aggr = true
（2）在 Map 端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000
（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false）
set hive.groupby.skewindata = true
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 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 再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。
hive (default)> select deptno from emp group by deptno; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 23.68 sec HDFS Read: 19987 HDFS Write: 9 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 23 seconds 680 msec OK deptno 10 20 30
优化以后
hive (default)> set hive.groupby.skewindata = true; hive (default)> select deptno from emp group by deptno; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 28.53 sec HDFS Read: 18209 HDFS Write: 534 SUCCESS Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 38.32 sec HDFS Read: 15014 HDFS Write: 9 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 1 minutes 6 seconds 850 msec OK deptno 10 20 30
4 Count(Distinct) 去重统计
数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于 COUNT DISTINCT 操作需要用一个Reduce Task 来完成，这一个 Reduce 需要处理的数据量太大，就会导致整个 Job 很难完成，
一般 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换,但是需要注意 group by 造成的数据倾斜问题.
1）案例实操
（1）创建一张大表
hive (default)> create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by ' ';
（2）加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable;
（3）设置 5 个 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（4）执行去重 id 查询
hive (default)> select count(distinct id) from bigtable; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 7.12 sec HDFS Read: 120741990 HDFS Write: 7 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 7 seconds 120 msec OK c0 100001 Time taken: 23.607 seconds, Fetched: 1 row(s)
（5）采用 GROUP by 去重 id
hive (default)> select count(id) from (select id from bigtable group by id) a; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 17.53 sec HDFS Read: 120752703 HDFS Write: 580 SUCCESS Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 4.29 sec2 HDFS Read: 9409 HDFS Write: 7 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 21 seconds 820 msec OK _c0 100001 Time taken: 50.795 seconds, Fetched: 1 row(s)
虽然会多用一个 Job 来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。
5 笛卡尔积
尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个reducer 来完成笛卡尔积。
6 行列过滤
列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面，
那么就会先全表关联，之后再过滤，比如：
案例实操：
1）测试先关联两张表，再用 where 条件过滤
hive (default)> select o.id from bigtable b join bigtable o on o.id = b.id where o.id <= 10;
Time taken: 34.406 seconds, Fetched: 100 row(s)
2）通过子查询后，再关联表
hive (default)> select b.id from bigtable b join (select id from bigtable where id <= 10) o on b.id = o.id;
Time taken: 30.058 seconds, Fetched: 100 row(s)
7 分区
详见 7.1 章。
8 分桶
详见 7.2 章。