HIVE优化实践:解决REDUCE不合理与MAP数据倾斜问题
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更新于2024-08-15
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"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。
2018-09-25 上传
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