调优手段 （1）利用列裁剪 当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。 （2）JOIN避免笛卡尔积 JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据量暴增，极大地影响运行效率。 以下左图为笛卡尔积，右图为正常Join。 （3）启动谓词下推 谓词下推（Predicate Pushdown）是一个逻辑优化：尽早的对底层数据进行过滤以减少后续需要处理的数据量。通过以下参数启动谓词下推。 （4）开启Map端聚合功能 在map中会做部分聚集操作，能够使map传送给reduce的数据量大大减少，从而在一定程度上减轻group by带来的数据倾斜。通过以下参数开启map端聚合功能。 （5）使用Hive合并输入格式 设置Hive合并输入格式，使Hive在执行map前进行文件合并，使得本轮map处理数据量均衡。通过以下参数设置Hive合并输入格式。 （6）合并小文件 启动较多的map或reduce能够提高并发度，加快任务运行速度；但同时在HDFS上生成的文件数目也会越来越多，给HDFS的NameNode造成内存上压力，进而影响HDFS读写效率。 对于集群的小文件（主要由Hive启动的MR生成）过多已造成NameNode压力时，建议在Hive启动的MR中启动小文件合并。 小文件合并能够使本轮map输出及整个任务输出的文件完成合并，保证下轮MapReduce任务map处理数据量均衡。 （7）解决group by造成的数据倾斜 通过开启group by倾斜优化开关，解决group by数据倾斜问题。 开启优化开关后group by会启动两个MR。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。 （8）解决Join造成的数据倾斜 两个表关联键的数据分布倾斜，会形成Skew Join。 解决方案是将这类倾斜的特殊值（记录数超过hive.skewjoin.key参数值）不落入reduce计算，而是先写入HDFS，然后再启动一轮MapJoin专门做这类特殊值的计算，期望能提高计算这部分值的处理速度。设置以下参数。 （9）合理调整map和reduce的内存及虚拟核数 map和reduce的内存及虚拟核数设置，决定了集群资源所能同时启动的container个数，影响集群并行计算的能力。 对于当前任务是CPU密集型任务（如复杂数学计算）的场景：在map和reduce的虚拟核数默认值基础上，逐渐增大虚拟核数进行调试（mapreduce.map.cpu.vcores和mapreduce.reduce.cpu.vcores参数控制），但不要超过可分配给container的虚拟核数（yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数控制）。 对于当前任务是内存密集型任务（如ORC文件读取/写入、全局排序）的场景：在map和reduce的内存默认值基础上，逐渐增大内存值进行调试（mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb参数控制），但不要超过当前NodeManager上可运行的所有容器的物理内存总大小（yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数控制）。 （10）合理控制map的数量 map的数量会影响MapReduce扫描、过滤数据的效率。 对于扫描、过滤数据的逻辑比较复杂、输入数据量较大条数较多的场景：根据集群总体资源情况，以及分配给当前租户的资源情况，在不影响其他业务正常运行的条件下，map数量需要适当增大，增加并行处理的力度。 （11）合理控制reduce的数量 reduce数量会影响MapReduce过滤、聚合、对数据排序的效率。 对于关联、聚合、排序时reduce端待处理数据量较大的场景：首先根据每个reduce处理的合适数据量控制reduce的个数，如果每个reduce处理数据仍然很慢，再考虑设置参数增大reduce个数。另一方面，控制能启动的reduce最大个数为分配给当前租户的资源上限，以免影响其他业务的正常运行。 （12）将重复的子查询结果保存到中间表 对于指标计算类型的业务场景，多个指标的HQL语句中可能存在相同的子查询，为避免重复计算浪费计算资源，考虑将重复的子查询的计算结果保存到中间表，实现计算一次、结果共享的优化目标。 （13）启用相关性优化器 相关性优化，旨在利用下面两种查询的相关性： （a）输入相关性：在原始operator树中，同一个输入表被多个MapReduce任务同时使用的场景； （b）作业流程的相关性：两个有依赖关系的MapReduce的任务的shuffle方式相同。 通过以下参数启用相关性优化： 相关参考： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Correlation+Optimizer （14）启用基于代价的优化 基于代价的优化器，可以基于代价（包括FS读写、CPU、IO等）对查询计划进行进一步的优化选择，提升Hive查询的响应速度。 通过以下参数启用基于代价的优化： 相关参考： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Cost-based+optimization+in+Hive （15）启用向量化查询引擎 传统方式中，对数据的处理是以行为单位，依次处理的。Hive也采用了这种方案。这种方案带来的问题是，针对每一行数据，都要进行数据解析，条件判断，方法调用等操作，从而导致了低效的CPU利用。 向量化特性，通过每次处理1024行数据，列方式处理，从而减少了方法调用，降低了CPU消耗，提高了CPU利用率。结合JDK1.8对SIMD的支持，获得了极高的性能提升。 通过以下参数启用向量化查询引擎： 相关参考： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Vectorized+Query+Execution （16）启用Join相关优化 （a）使用MapJoin。MapJoin是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样小表复制多份，在每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表。对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。 （b）使用SMB Join。 相关参考： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+JoinOptimization （17）使用Multiple Insert特性 以下左图为普通insert，右图为Multiple Insert，减少了MR个数，提升了效率。 （18）使用TABLESAMPLE取样查询 在Hive中提供了数据取样（SAMPLING）的功能，用来从Hive表中根据一定的规则进行数据取样，Hive中的数据取样支持数据块取样和分桶表取样。 以下左图为数据块取样，右图为分桶表取样： （19）启用Limit优化 启用limit优化后，使用limit不再是全表查出，而是抽样查询。涉及参数如下： （20）利用局部排序 Hive中使用order by完成全局排序，正常情况下，order by所启动的MR仅有一个reducer，这使得大数据量的表在全局排序时非常低效和耗时。 当全局排序为非必须的场景时，可以使用sort by在每个reducer范围进行内部排序。同时可以使用distribute by控制每行记录分配到哪个reducer。 （21）慎用低性能的UDF和SerDe 慎用低性能的UDF和SerDe，主要指谨慎使用正则表达式类型的UDF和SerDe。如：regexp、regexp_extract、regexp_replace、rlike、RegexSerDe。 当待处理表的条数很多时，如上亿条，采用诸如([^ ]*)([^ ]*)([^]*)(.?)(".*?")(-|[0-9]*)(-|[0-9]*)(".*?")(".*?")这种复杂类型的正则表达式组成过滤条件去匹配记录，会严重地影响map阶段的过滤速度。 建议在充分理解业务需求后，自行编写更高效准确的UDF实现相应的功能。 （22）优化count(distinct) 优化方式如下，左图为原始HQL，右图为优化后HQL。 （23）改用MR实现 在某些场景下，直接编写MR比使用HQL更加高效。