首先，我們來看看Hadoop的計算框架特性，在此特性下會衍生哪些問題？
數據量大不是問題，數據傾斜是個問題。
jobs數比較多的作業運行效率相對比較低，比如即使有幾百行的表，如果多次關聯多次匯總，產生十幾個jobs，耗時很長。原因是map reduce作業初始化的時間是比較長的。
sum,count,max,min等UDAF，不怕數據傾斜問題,hadoop在map端的匯總合併優化，使數據傾斜不成問題。
count(distinct ),在數據量大的情況下，效率較低，如果是多count(distinct )效率更低，因為count(distinct)是按group by 欄位分組，按distinct欄位排序，一般這種分布方式是很傾斜的。舉個例子：比如男uv,女uv，像淘寶一天30億的pv，如果按性別分組，分配2個reduce,每個reduce處理15億數據。
面對這些問題，我們能有哪些有效的優化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的優化手段：
好的模型設計事半功倍。
解決數據傾斜問題。
減少job數。
設置合理的map reduce的task數，能有效提升性能。(比如，10w+級別的計算，用160個reduce，那是相當的浪費，1個足夠)。
了解數據分布，自己動手解決數據傾斜問題是個不錯的選擇。set hive.groupby.skewindata=true;這是通用的算法優化，但算法優化有時不能適應特定業務背景，開發人員了解業務，了解數據，可以通過業務邏輯精確有效的解決數據傾斜問題。
數據量較大的情況下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易產生傾斜問題。
對小文件進行合併，是行至有效的提高調度效率的方法，假如所有的作業設置合理的文件數，對雲梯的整體調度效率也會產生積極的正向影響。
優化時把握整體，單個作業最優不如整體最優。
而接下來，我們心中應該會有一些疑問，影響性能的根源是什麼？
2.性能低下的根源
hive性能優化時，把HiveQL當做M/R程序來讀，即從M/R的運行角度來考慮優化性能，從更底層思考如何優化運算性能，而不僅僅局限於邏輯代碼的替換層面。
RAC（Real Application Cluster）真正應用集群就像一輛機動靈活的小貨車，響應快；Hadoop就像吞吐量巨大的輪船，啟動開銷大，如果每次只做小數量的輸入輸出，利用率將會很低。所以用好Hadoop的首要任務是增大每次任務所搭載的數據量。
Hadoop的核心能力是parition和sort，因而這也是優化的根本。
觀察Hadoop處理數據的過程，有幾個顯著的特徵：
數據的大規模並不是負載重點，造成運行壓力過大是因為運行數據的傾斜。
jobs數比較多的作業運行效率相對比較低，比如即使有幾百行的表，如果多次關聯對此匯總，產生幾十個jobs，將會需要30分鐘以上的時間且大部分時間被用於作業分配，初始化和數據輸出。M/R作業初始化的時間是比較耗時間資源的一個部分。
在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函數時，不怕數據傾斜問題，Hadoop在Map端的匯總合併優化過，使數據傾斜不成問題。
COUNT(DISTINCT)在數據量大的情況下，效率較低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因為COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY欄位分組，按DISTINCT欄位排序，一般這種分布式方式是很傾斜的；比如：男UV，女UV，淘寶一天30億的PV，如果按性別分組，分配2個reduce,每個reduce處理15億數據。
數據傾斜是導致效率大幅降低的主要原因，可以採用多一次 Map/Reduce 的方法， 避免傾斜。
最後得出的結論是：避實就虛，用 job 數的增加，輸入量的增加，佔用更多存儲空間，充分利用空閒 CPU 等各種方法，分解數據傾斜造成的負擔。
3.配置角度優化
我們知道了性能低下的根源，同樣，我們也可以從Hive的配置解讀去優化。Hive系統內部已針對不同的查詢預設定了優化方法，用戶可以通過調整配置進行控制， 以下舉例介紹部分優化的策略以及優化控制選項。
3.1列裁剪
Hive 在讀數據的時候，可以只讀取查詢中所需要用到的列，而忽略其它列。例如，若有以下查詢：
SELECT a,b FROM q WHERE e<10;
在實施此項查詢中，Q 表有 5 列（a，b，c，d，e），Hive 只讀取查詢邏輯中真實需要 的 3 列 a、b、e，而忽略列 c，d；這樣做節省了讀取開銷，中間表存儲開銷和數據整合開銷。
裁剪所對應的參數項為：hive.optimize.cp=true（默認值為真）
3.2分區裁剪
可以在查詢的過程中減少不必要的分區。例如，若有以下查詢：
SELECT * FROM (SELECTT a1,COUNT(1) FROM T GROUP BY a1) subq WHERE subq.prtn=100; #（多餘分區）SELECT * FROM T1 JOIN (SELECT * FROM T2) subq ON (T1.a1=subq.a2) WHERE subq.prtn=100;
查詢語句若將「subq.prtn=100」條件放入子查詢中更為高效，可以減少讀入的分區 數目。Hive 自動執行這種裁剪優化。
分區參數為：hive.optimize.pruner=true（默認值為真）
3.3JOIN操作
在編寫帶有 join 操作的代碼語句時，應該將條目少的表/子查詢放在 Join 操作符的左邊。因為在 Reduce 階段，位於 Join 操作符左邊的表的內容會被加載進內存，載入條目較少的表 可以有效減少 OOM（out of memory）即內存溢出。所以對於同一個 key 來說，對應的 value 值小的放前，大的放後，這便是「小表放前」原則。若一條語句中有多個 Join，依據 Join 的條件相同與否，有不同的處理方法。
3.3.1JOIN原則
在使用寫有 Join 操作的查詢語句時有一條原則：應該將條目少的表/子查詢放在 Join 操作符的左邊。原因是在 Join 操作的 Reduce 階段，位於 Join 操作符左邊的表的內容會被加載進內存，將條目少的表放在左邊，可以有效減少發生 OOM 錯誤的機率。對於一條語句中有多個 Join 的情況，如果 Join 的條件相同，比如查詢：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
JOIN newuser x ON (u.userid = x.userid);
如果 Join 的條件不相同，比如：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view p
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid)
JOIN newuser x on (u.age = x.age);
Map-Reduce 的任務數目和 Join 操作的數目是對應的，上述查詢和以下查詢是等價的：
INSERT OVERWRITE TABLE tmptable
SELECT * FROM page_view p JOIN user u
ON (pv.userid = u.userid);
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT x.pageid, x.age FROM tmptable x
JOIN newuser y ON (x.age = y.age);
3.4MAP JOIN操作
Join 操作在 Map 階段完成，不再需要Reduce，前提條件是需要的數據在 Map 的過程中可以訪問到。比如查詢：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT /*+ MAPJOIN(pv) */ pv.pageid, u.age
FROM page_view pv
JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
可以在 Map 階段完成 Join.
相關的參數為：
hive.join.emit.interval = 1000
hive.mapjoin.size.key = 10000
hive.mapjoin.cache.numrows = 10000
3.5GROUP BY操作
進行GROUP BY操作時需要注意一下幾點：
事實上並不是所有的聚合操作都需要在reduce部分進行，很多聚合操作都可以先在Map端進行部分聚合，然後reduce端得出最終結果。
這裡需要修改的參數為：
hive.map.aggr=true（用於設定是否在 map 端進行聚合，默認值為真） hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000（用於設定 map 端進行聚合操作的條目數）
此處需要設定 hive.groupby.skewindata，當選項設定為 true 是，生成的查詢計劃有兩 個 MapReduce 任務。在第一個 MapReduce 中，map 的輸出結果集合會隨機分布到 reduce 中， 每個 reduce 做部分聚合操作，並輸出結果。這樣處理的結果是，相同的 Group By Key 有可 能分發到不同的 reduce 中，從而達到負載均衡的目的；第二個 MapReduce 任務再根據預處 理的數據結果按照 Group By Key 分布到 reduce 中（這個過程可以保證相同的 Group By Key 分布到同一個 reduce 中），最後完成最終的聚合操作。
3.6合併小文件
我們知道文件數目小，容易在文件存儲端造成瓶頸，給 HDFS 帶來壓力，影響處理效率。對此，可以通過合併Map和Reduce的結果文件來消除這樣的影響。
用於設置合併屬性的參數有：
是否合併Map輸出文件：hive.merge.mapfiles=true（默認值為真）
是否合併Reduce 端輸出文件：hive.merge.mapredfiles=false（默認值為假）
合併文件的大小：hive.merge.size.per.task=256*1000*1000（默認值為 256000000）
4.程序角度優化
4.1熟練使用SQL提高查詢
熟練地使用 SQL，能寫出高效率的查詢語句。
場景：有一張 user 表，為賣家每天收到表，user_id，ds（日期）為 key，屬性有主營類目，指標有交易金額，交易筆數。每天要取前10天的總收入，總筆數，和最近一天的主營類目。
解決方法 1
如下所示：常用方法
INSERT OVERWRITE TABLE t1
SELECT user_id,substr(MAX(CONCAT(ds,cat),9) AS main_cat) FROM users
WHERE ds=20120329 // 20120329 為日期列的值，實際代碼中可以用函數表示出當天日期 GROUP BY user_id;
INSERT OVERWRITE TABLE t2
SELECT user_id,sum(qty) AS qty,SUM(amt) AS amt FROM users
WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329
GROUP BY user_id
SELECT t1.user_id,t1.main_cat,t2.qty,t2.amt FROM t1
JOIN t2 ON t1.user_id=t2.user_id
下面給出方法1的思路，實現步驟如下：
第一步：利用分析函數，取每個 user_id 最近一天的主營類目，存入臨時表 t1。
第二步：匯總 10 天的總交易金額，交易筆數，存入臨時表 t2。
第三步：關聯 t1，t2，得到最終的結果。
解決方法 2
如下所示：優化方法
SELECT user_id,substr(MAX(CONCAT(ds,cat)),9) AS main_cat,SUM(qty),SUM(amt) FROM users
WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329
GROUP BY user_id
在工作中我們總結出：方案 2 的開銷等於方案 1 的第二步的開銷，性能提升，由原有的 25 分鐘完成，縮短為 10 分鐘以內完成。節省了兩個臨時表的讀寫是一個關鍵原因，這種方式也適用於 Oracle 中的數據查找工作。
SQL 具有普適性，很多 SQL 通用的優化方案在 Hadoop 分布式計算方式中也可以達到效果。
4.2無效ID在關聯時的數據傾斜問題
問題：日誌中常會出現信息丟失，比如每日約為 20 億的全網日誌，其中的 user_id 為主 鍵，在日誌收集過程中會丟失，出現主鍵為 null 的情況，如果取其中的 user_id 和 bmw_users 關聯，就會碰到數據傾斜的問題。原因是 Hive 中，主鍵為 null 值的項會被當做相同的 Key 而分配進同一個計算 Map。
解決方法 1：user_id 為空的不參與關聯，子查詢過濾 null
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
解決方法 2 如下所示：函數過濾 null
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;
調優結果：原先由於數據傾斜導致運行時長超過 1 小時，解決方法 1 運行每日平均時長 25 分鐘，解決方法 2 運行的每日平均時長在 20 分鐘左右。優化效果很明顯。
我們在工作中總結出：解決方法2比解決方法1效果更好，不但IO少了，而且作業數也少了。解決方法1中log讀取兩次，job 數為2。解決方法2中 job 數是1。這個優化適合無效 id（比如-99、 『』，null 等）產生的傾斜問題。把空值的 key 變成一個字符串加上隨機數，就能把傾斜的 數據分到不同的Reduce上，從而解決數據傾斜問題。因為空值不參與關聯，即使分到不同 的 Reduce 上，也不會影響最終的結果。附上 Hadoop 通用關聯的實現方法是：關聯通過二次排序實現的，關聯的列為 partion key，關聯的列和表的 tag 組成排序的 group key，根據 pariton key分配Reduce。同一Reduce內根據group key排序。
4.3不同數據類型關聯產生的傾斜問題
問題：不同數據類型 id 的關聯會產生數據傾斜問題。
一張表 s8 的日誌，每個商品一條記錄，要和商品表關聯。但關聯卻碰到傾斜的問題。s8 的日誌中有 32 為字符串商品 id，也有數值商品 id，日誌中類型是 string 的，但商品中的 數值 id 是 bigint 的。猜想問題的原因是把 s8 的商品 id 轉成數值 id 做 hash 來分配 Reduce， 所以字符串 id 的 s8 日誌，都到一個 Reduce 上了，解決的方法驗證了這個猜測。
解決方法：把數據類型轉換成字符串類型
SELECT * FROM s8_log a LEFT OUTERJOIN r_auction_auctions b ON a.auction_id=CASE(b.auction_id AS STRING)
調優結果顯示：數據表處理由 1 小時 30 分鐘經代碼調整後可以在 20 分鐘內完成。
4.4利用Hive對UNION ALL優化的特性
多表 union all 會優化成一個 job。
問題：比如推廣效果表要和商品表關聯，效果表中的 auction_id 列既有 32 為字符串商 品 id，也有數字 id，和商品表關聯得到商品的信息。
解決方法：Hive SQL 性能會比較好
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
比分別過濾數字 id，字符串 id 然後分別和商品表關聯性能要好。
這樣寫的好處：1 個 MapReduce 作業，商品表只讀一次，推廣效果表只讀取一次。把 這個 SQL 換成 Map/Reduce 代碼的話，Map 的時候，把 a 表的記錄打上標籤 a，商品表記錄 每讀取一條，打上標籤 b，變成兩個<key,value>對，<(b,數字 id),value>，<(b,字符串 id),value>。
所以商品表的 HDFS 讀取只會是一次。
4.5解決Hive對UNION ALL優化的短板
Hive 對 union all 的優化的特性：對 union all 優化只局限於非嵌套查詢。
示例 1：子查詢內有 group by
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
從業務邏輯上說，子查詢內的 GROUP BY 怎麼都看顯得多餘（功能上的多餘，除非有 COUNT(DISTINCT)），如果不是因為 Hive Bug 或者性能上的考量（曾經出現如果不執行子查詢 GROUP BY，數據得不到正確的結果的 Hive Bug）。所以這個 Hive 按經驗轉換成如下所示：
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2)t3 GROUP BY c1,c2,c3
調優結果：經過測試，並未出現 union all 的 Hive Bug，數據是一致的。MapReduce 的 作業數由 3 減少到 1。
t1 相當於一個目錄，t2 相當於一個目錄，對 Map/Reduce 程序來說，t1，t2 可以作為 Map/Reduce 作業的 mutli inputs。這可以通過一個 Map/Reduce 來解決這個問題。Hadoop 的 計算框架，不怕數據多，就怕作業數多。
但如果換成是其他計算平臺如 Oracle，那就不一定了，因為把大的輸入拆成兩個輸入， 分別排序匯總後 merge（假如兩個子排序是並行的話），是有可能性能更優的（比如希爾排 序比冒泡排序的性能更優）。
SELECT * FROM
(SELECT * FROM t1
UNION ALL SELECT c1,c2,c3 COUNT(DISTINCT c4) FROM t2 GROUP BY c1,c2,c3) t3
GROUP BY c1,c2,c3;
由於子查詢裡頭有 COUNT(DISTINCT)操作，直接去 GROUP BY 將達不到業務目標。這時採用 臨時表消滅 COUNT(DISTINCT)作業不但能解決傾斜問題，還能有效減少 jobs。
INSERT t4 SELECT c1,c2,c3,c4 FROM t2 GROUP BY c1,c2,c3;
SELECT c1,c2,c3,SUM(income),SUM(uv) FROM
(SELECT c1,c2,c3,income,0 AS uv FROM t1
UNION ALL
SELECT c1,c2,c3,0 AS income,1 AS uv FROM t2) t3
GROUP BY c1,c2,c3;
job 數是 2，減少一半，而且兩次 Map/Reduce 比 COUNT(DISTINCT)效率更高。
調優結果：千萬級別的類目表，member 表，與 10 億級得商品表關聯。原先 1963s 的任務經過調整，1152s 即完成。
SELECT * FROM
(SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t4 UNION ALL SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id=t3.id) x
GROUP BY c1,c2;
上面代碼運行會有 5 個 jobs。加入先 JOIN 生存臨時表的話 t5，然後 UNION ALL，會變成 2 個 jobs。
INSERT OVERWRITE TABLE t5
SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id=t3.id;
SELECT * FROM (t1 UNION ALL t4 UNION ALL t5);
調優結果顯示：針對千萬級別的廣告位表，由原先 5 個 Job 共 15 分鐘，分解為 2 個 job 一個 8-10 分鐘，一個3分鐘。
4.6GROUP BY替代COUNT(DISTINCT)達到優化效果
計算 uv 的時候，經常會用到 COUNT(DISTINCT)，但在數據比較傾斜的時候 COUNT(DISTINCT) 會比較慢。這時可以嘗試用 GROUP BY 改寫代碼計算 uv。
INSERT OVERWRITE TABLE s_dw_tanx_adzone_uv PARTITION (ds=20120329)SELECT 20120329 AS thedate,adzoneid,COUNT(DISTINCT acookie) AS uv FROM s_ods_log_tanx_pv t WHERE t.ds=20120329 GROUP BY adzoneid
關於COUNT(DISTINCT)的數據傾斜問題不能一概而論，要依情況而定，下面是我測試的一組數據：
測試數據：169857條
#統計每日IP
CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM logdfs WHERE logdate=』2014_12_29′;
耗時：24.805 seconds
#統計每日IP（改造）
CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(1) AS IP FROM (SELECT DISTINCT ip from logdfs WHERE logdate=』2014_12_29′) tmp;
耗時：46.833 seconds
測試結果表名：明顯改造後的語句比之前耗時，這是因為改造後的語句有2個SELECT，多了一個job，這樣在數據量小的時候，數據不會存在傾斜問題。
5.優化總結
優化時，把hive sql當做mapreduce程序來讀，會有意想不到的驚喜。理解hadoop的核心能力，是hive優化的根本。這是這一年來，項目組所有成員寶貴的經驗總結。
不怕數據多，就怕數據傾斜。
對jobs數比較多的作業運行效率相對比較低，比如即使有幾百行的表，如果多次關聯多次匯總，產生十幾個jobs，沒半小時是跑不完的。map reduce作業初始化的時間是比較長的。
對sum，count來說，不存在數據傾斜問題。
對count(distinct ),效率較低，數據量一多，準出問題，如果是多count(distinct )效率更低。
好的模型設計事半功倍。
解決數據傾斜問題。
減少job數。
設置合理的map reduce的task數，能有效提升性能。(比如，10w+級別的計算，用160個reduce，那是相當的浪費，1個足夠)。
自己動手寫sql解決數據傾斜問題是個不錯的選擇。set hive.groupby.skewindata=true;這是通用的算法優化，但算法優化總是漠視業務，習慣性提供通用的解決方法。Etl開發人員更了解業務，更了解數據，所以通過業務邏輯解決傾斜的方法往往更精確，更有效。
對count(distinct)採取漠視的方法，尤其數據大的時候很容易產生傾斜問題，不抱僥倖心理。自己動手，豐衣足食。
對小文件進行合併，是行至有效的提高調度效率的方法，假如我們的作業設置合理的文件數，對雲梯的整體調度效率也會產生積極的影響。
優化時把握整體，單個作業最優不如整體最優。
6.優化的常用手段
主要由三個屬性來決定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer ＃這個參數控制一個job會有多少個reducer來處理，依據的是輸入文件的總大小。默認1GB。
hive.exec.reducers.max ＃這個參數控制最大的reducer的數量， 如果 input / bytes per reduce > max 則會啟動這個參數所指定的reduce個數。 這個並不會影響mapre.reduce.tasks參數的設置。默認的max是999。
mapred.reduce.tasks ＃這個參數如果指定了，hive就不會用它的estimation函數來自動計算reduce的個數，而是用這個參數來啟動reducer。默認是-1。
6.1參數設置的影響
如果reduce太少：如果數據量很大，會導致這個reduce異常的慢，從而導致這個任務不能結束，也有可能會OOM 2、如果reduce太多： 產生的小文件太多，合併起來代價太高，namenode的內存佔用也會增大。如果我們不指定mapred.reduce.tasks， hive會自動計算需要多少個reducer。
來源：浪尖聊大數據
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