HIVE优化实践：解决REDUCE不合理与MAP数据倾斜问题

"这篇分享主要关注的是HIVE优化实践，特别是针对REDUCE阶段的问题和MAP数据倾斜的解决方案。文中列举了几个具体的案例，包括IDS_CN_FB_FDT0、IDS_CN_VISITOBJ_FULL_FDT0以及BDS_EXP_CN_PAGEVIEW_SOURCE等表的优化，通过增大MAP数、数据重分布、引入AutoMap机制以及UDF使用等方式改善HIVE查询性能。" 在HIVE优化实战中，REDUCE不合理是一个常见的问题，这通常表现为REDUCE任务分配过少，导致作业在REDUCE阶段停滞不前，严重影响整体处理效率。针对这种情况，优化策略通常包括以下几个方面： 1. **MAP数据倾斜**：当部分键值对在少数几个MAP任务中过于集中，会导致数据不平衡，进而影响REDUCE阶段。解决办法有： - **增大MAP数**：通过增加更多的MAP任务，可以分散数据处理的负担，避免数据倾斜。 - **数据重分布**：利用`DISTRIBUTE BY`或`CLUSTER BY`语句，按照特定字段重新分布数据，使得每个MAP任务处理的数据量更为均匀。 例如，在IDS_CN_FB_FDT0的优化中，由于session_id的分布不均，导致数据倾斜。通过增大MAP数并使用`DISTRIBUTE BY STEP`进行数据重分布，可以有效缓解这个问题。 2. **字段少，记录多**：如IDS_CN_VISITOBJ_FULL_FDT0表，因为字段少但记录数巨大，可能造成单个文件过大，使得MAP处理压力大。解决方案是： - **增大MAP数**：增加并行度，分摊处理压力。 - **增加冗余字段，拆分文件**：刷新表时，添加一个冗余字段，将大文件拆分为多个小文件，由多个MAP任务分别处理。 3. **文件大小不均**：如BDS_EXP_CN_PAGEVIEW_SOURCE、IDS_CN_PAGEVIEW_FULL_FDT0等表，可能由于文件大小差异导致的MAP数据倾斜。处理方式同样是增大MAP数，以平衡各MAP任务的工作量。 4. **AutoMap机制**：这是一种动态调整MAP数的策略，通过分析job执行日志，选取执行时间较长的MAP任务，基于近三天的平均MAP数加上一个增量值作为新的默认MAP数，以此适应数据变化，提高执行效率。 5. **UDF使用**：在某些场景下，自定义用户函数(UDF)可以提高数据处理的效率，如在bds_exp_cn_pageview_attr的优化中，可能通过定制UDF实现了更高效的数据转换和计算。 综上，HIVE优化是一个涉及多方面的过程，包括调整执行计划参数、优化数据分布、合理设置并行度以及利用特定的HIVE特性来针对性地解决问题。通过对具体问题的分析和实践经验的总结，可以显著提升HIVE查询的性能和稳定性。