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文章目录：

1、Hive 配置——认证和授权
2、hive基础调优方法(一)
3、Hive | Hive 启动和操作出错
4、一招教你使用Hive处理文本数据
5、Hive优化
6、Hive优化之Hive的配置参数优化

Hive 配置——认证和授权

参考：

最近发现好多小伙伴提交的sql质量不是太好，通过hue平台，各种强制修改hiveserver的参数，将任务提交到yarn上，导致集群性能下降

1.本来想通过修改hue的源码，来限制set命令，可以修改提交任务和页面交互的js，可能稍为麻烦点，

2.针对hiveserver2的hive-site.xml配置了下：

hive.conf.restricted.listhive.exec.parallel,hive.exec.dynamic.partition,hive.exec.dynamic.partition.mode,hive.mapred.mode

全面总结了hive限制，限制的/隐藏的/内部列表和白名单（Restricted/Hidden/Internal List and Whitelist）

hive.conf.restricted.list （属性限制列表）

该配置项的值，是由逗号分隔的一些配置属性的列表，加入到列表的配置属性在运行时是不能改变的。比如，当 hive.security.authorization.enabled 设置true时，该属性就应该添加到这个列表中，这样就可以防止客户端在运行时将这个值改为false

hive.conf.hidden.list （属性隐藏列表）

javax.jdo.option.ConnectionPassword,hive.server2.keystore.password

该配置项的值，是由逗号分隔的一些配置属性的列表，这个列表中的配置属性是不能被普通用户读的，如密码等信息

hive.conf.internal.variable.list （内部变量列表）

hive.added.files.path,hive.added.jars.path,hive.added.archives.path

该配置项的值，是由逗号分隔的一些配置属性的列表，这个列表中的配置属性是不能通过set命令进行设置的。

hive.security.command.whitelist （命令白名单）

从Hive 0.14.0开始支持 “set,reset,dfs,add,list,delete,reload,compile”，默认这些命令都是要经过授权的，若要限制这些命令中的任何一个，设置 hive.security.command.whitelist 为不包含该命令的值。

hive基础调优方法(一)

1.查看执行计划:Explain

查看执行计划:explain select kind, count(*) from table_name group by kind

常见名词示意:

STAGE DEPENDENCIES:阶段的依赖关系

FETCH Operator :抓取操作

limit: -1 未对数据做限制

TableScan:扫描的表

alias:查询的表名

Select Operator:查询操作

expressions:查询的列名

outputColumnNames:输出的别名

详细执行计划:explain extended select kind, count(*) from table_name group by kind

2.分区表:分区对应不同文件夹。

查询时用where语句可以指定分区目录dt='20211112'。

建表时用partitioned by(dt string)。

加载时需要指定分区信息 into table partition_table partition(dt='20211112')。

增加分区alter partition_table add partition(dt='20211122')。

删除分区alter partition_table drop partition(dt='20211122')。

可同时增加或删除多个，增加只需空格，删除中间需要逗号隔开。

查看分区 show partitions partition_table;

分区字段可以指定多个。

3.动态分区:

动态分区:set hive.exec.dynamic.partition=true;

非严格状态:set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

最大可创建动态分区:set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;

单个MR最大可创建动态分区：set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100

MR Job 中，最大可以创建多少个 HDFS 文件:set hive.exec.max.created.files=100000

空分区时否需要抛出异常:set hive.error.on.empty.partition=false

4.分桶表:将数据放到不同的文件

创建表clustered by(id)

用于抽样tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

5.文件存储和压缩格式

行存储TEXTFILE、SEQUENCEFILE

列存储ORC、PARQUET

LZO和SNAPPY有优秀的压缩比和压缩速度

6.裁剪

列裁剪，只读取需要的列

分区裁剪，只读取需要的分区

7.group by数据倾斜

Map端进行聚合:set hive.map.aggr = true;

Map端进行聚合操作的条目数目 set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;

有数据倾斜的时候进行负载均衡:set hive.groupby.skewindata = true;

8.矢量计算,可以在似scan, filter, aggregation进行批量处理

set hive.vectorized.execution.enabled = true;

set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;

9.left semi join用来替代exist/in

10.CBO优化

成本优化器

set hive.cbo.enable=true;

set hive.compute.query.using.stats=true;

set hive.stats.fetch.column.stats=true;

set hive.stats.fetch.partition.stats=true;

11.谓词下推

set hive.optimize.ppd = true;

12.mapjoin:大表left join小表

set hive.auto.convert.join=true;

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

13.大表和大表join(极少用到)

Sort Merge Bucket Join

建表时

clustered by(id)

sorted by(id)

into 3 buckets

开启桶join

set hive.optimize.bucketmapjoin = true;

set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

14.笛卡尔积

hive.mapred.mode=strict;开启后不会出现笛卡尔积

Hive | Hive 启动和操作出错

具体步骤：

step1：在修改 hive-site.xml 前，先创建 tmp 目录

进入到hive的安装目录下，本文是进入到 /opt/modules/hive/apache-hive-1.2.2-bin

输入 mkdir tmp 存储临时文件

step2：进入到 /apache-hive-1.2.2-bin/conf 目录下，修改 hive-site.xml 文件

输入 vim hive-site.xml 编辑 hive-site.xml 文件

搜索 system:java.io.tmpdir ，输入 /system:java.io.tmpdir 进行搜索

可定位到多处含有 system:java.io.tmpdir 的地方（搜索功能按小写 n可切换到下一处；按小写 N 可切换到上一处）

输入 i 键进入编辑模式

将 system:java.io.tmpdir 全部替换成 /opt/modules/hive/apache-hive-1.2.2-bin/tmp（这个是我存放临时文件的路径，替换成你所创建的）

输入 Esc 键退出编辑模式，输入：wq 保存并退出

具体步骤：

进入到 /apache-hive-1.2.2-bin/conf 目录下，修改 hive-site.xml 文件

输入 vim hive-site.xml 编辑 hive-site.xml 文件

搜索 hive.exec.local.scratchdir ，输入 /hive.exec.local.scratchdir 进行搜索

输入 i 键进入编辑模式

将 ${system:user.name} 替换成 ${user.name}

改成：

输入 Esc 键退出编辑模式，输入：wq 保存并退出

step1：查看目前 hdfs 和 yarn 的启动情况

输入 jps

从上图可看到，datanode 木有掉了，所以重启一下 hdfs 和 yarn

step2：先停止 hdfs 和 yarn

输入 stop-all.sh

或者分别输入 stop-dfs.sh stop-yarn.sh

step3：再启动 hdfs 和 yarn

输入 start-all.sh

或是分别输入 start-dfs.sh start-yarn.sh

参考链接：

一招教你使用Hive处理文本数据

我在学习了几个月的大数据之后，终于接到了老板派来的活啦！有核心技术在手，感觉走路都轻快了许多呢。这个需求呢实际上非常简单且明确。

现在老板需要我对招聘市场不同岗位的核心技能点做一个调研，现在我们手上大概有一些数据，数据是一些招聘相关的数据，在数据中有一个字段为岗位描述，顾名思义，找过工作的同学都能知道岗位描述是啥意思，尤其是像你们没学大数据的同学，可能已经翻看了无数工作机会还没有找到工作吧吼吼，我学习完大数据之后可是立马找到工作了呢。

岗位描述实际就是一段话，表示这个岗位需要应聘者具备某些能力或者技能来足以胜任这份工作。有了这个数据，我初步的调研方案是这样的：

针对性的分析这个字段的数据，把其中所有的关键词给取出来，然后按照每一条数据对应的岗位，根据岗位进行分组计数，那样的话我就可以得出每一个岗位对应的每一个关键词出现的次数了，然后当然出现次数最多的那几个关键词就是该岗位的核心技能关键词啦。计划非常完美。

现在的我满脑子都是将任务完美完成，然后得到老板赏识，升职加薪，迎娶白富美的桥段。可是万事俱备，只欠东风。有一个非常重要的问题就是如何将一堆文本（岗位描述）转换成一个个的词？也就是我们常说的分词，今天我们就来介绍一下如何完美地完成这个任务。干货时间到。

首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。开发UDF的过程大致分为（使用Java语言）：

创建一个用于编写UDF的Maven项目导入相关大数据依赖，其中最重要的是hive-exec和hadoop-common创建一个类并且继承自UDF类重写类中的evaluate()方法，并且在方法中定义逻辑对Maven项目进行打包，将jar包上传至HDFS中在Hive中添加方法关联该jar包中的UDF类，之后就可以使用该方法实现想要的功能了需要注意的是，继承自UDF类，evaluate()方法的输入是一条数据，输出也是一条数据，可以想象一下就是在Hive中一条数据进来，经过转换后返回一条转换后的数据，这与我们常用的lower()/upper()函数类似。在Hive中，还有其他形式的自定义函数类，比如UDAF、UDTF，其中UDAF是多行输入返回一行，例如聚合函数sum()/count()，UDTF是一行输入返回多行，例如爆炸函数explode()。具体详情同学们自行搜索学习吧。

下面开始编写分词的UDF，首先当然是导入相关依赖了，实现分词的库有很多，我选择的是java常用的IK分词器，依赖的名称是ikanalyzer。

之后我们可以定义相关的黑名单词和偏好词，因为我们要最终得到我们想要的关键词，那么们最好把一些没什么用的词去掉，例如“我的”，“岗位”，“很好”等等这一系列词存放成黑名单，因为最后我们不想把得出来的关键词是这种没有意义的词。当然偏好词也有必要，因为分词工具都是通过一定的语料和算法来进行分词的，它有时候也会将一些词分错，例如“机器学习”这个词，可能分词工具会将它分为“机器”“学习”这两个词，但是很明显对于岗位来说，这明显就是一个技能词，所以我们将这种专有名词设置成偏好词让分词器下次遇到这些词的时候不要分错。

将停止词放入stopword.dic中，将偏好词放入extword.dic中，每一个词占一行即可，然后在IKAnalyzer.cfg.xml中配置这两个文件的路径，之后IK分词器就会自动的加载我们自定义的停止词和偏好词了。

接下来编写主类UDF。

UDF的大致意思就是对传入的字符串做分词，分词后在通过特殊符号“\001”来对每一个词进行拼接，最终返回一个拼接好的字符串。

根据开发UDF的步骤，将UDF打成jar包并上传到HDFS，并在Hive中创建方法关联该jar包。

总之使用HiveSQL一通十三招将所有的任务完成，SQL在这就不给大伙儿解释了，最终我们由原始数据，得到了最终我们想要的数据。

从我们对数据的处理和分析结果来看，算法岗位（job_tag）对关键字（sub）“算法”、“c++”、“机器学习”这些技术都有相当大的需求，因为在算法岗位描述中，“算法”这个词出现6366次，“c++”出现3706次，“机器学习”出现3385次，都是出现次数最高的几个关键词。

今天我的分享就到这啦，你学会了吗？

hiveexec源码怎么修改_hive如何修改数据

Hive优化

注意:以下SQL不会转为Mapreduce来执行,Explain用于显示执行计划,可以来验证sql是否发生mapreduce

select仅查询本表字段;

where仅对本表字段做条件过滤;

比如下面的语句是会发生mapreduce的;(下面的reduce没有截图)

(1)集群模式:hive默认采用的是集群的方式;

(2)本地模式:首先开启本地模式,测试的时候就可以以本地模式来节省集群资源;

set hive.exec.mode.local.auto=true;

注意：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行;

通过设置以下参数开启并行模式：默认是不开启并行计算,这是job是线性执行的;

set hive.exec.parallel=true;多个job并行执行提高效率;

注意：hive.exec.parallel.thread.number（一次SQL计算中允许并行执行的job个数的最大值）;

通过设置以下参数开启严格模式：

set hive.mapred.mode=strict;（默认为：nonstrict非严格模式）

开启严格模式后,查询会有限制：

(1)对于分区表，必须添加where对于分区字段的条件过滤,因为hive中的数据量一般都很大,避免全表扫描不添加会执行失败,非分区表正常查询;

(2)order by语句必须包含limit输出限制；还是为了避免全表扫描

(3)限制执行笛卡尔积的查询。

(1)Order By - 对于查询结果做全排序，只允许有一个reduce处理（当数据量较大时，应慎用。严格模式下，必须结合limit来使用）;

(2)Sort By - 对于单个reduce的数据进行排序

(3)Distribute By - 分区排序，经常和Sort By结合使用

(4)Cluster By - 相当于 Sort By +Distribute By（Cluster By不能通过asc、desc的方式指定排序规则；可通过 distribute by column sort by column asc|desc 的方式）

Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边

Map Join：在Map端完成Join,join操作对应mapreduce是reduce阶段,因为shuffle,跟reduce阶段比较浪费时间,所以才有了map join;

两种实现方式：

(1)SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin hint）

(2)开启自动mapjoin : 通过修改以下配置启用自动的map join：

set hive.auto.convert.join = true;（该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map

join）

Hive优化之Hive的配置参数优化

Hive是大数据领域常用的组件之一，主要用于大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。

1. 创建一个普通表

table test_user1(id int, name string,code string,code_id string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

2. 查看这张表的信息

DESCRIBE FORMATTED test_user1;

我们从该表的描述信息介绍建表时的一些可优化点。

2.1 表的文件数

numFiles表示表中含有的文件数，当文件数过多时可能意味着该表的小文件过多，这时候我们可以针对小文件的问题进行一些优化，HDFS本身提供了解决方案：

（1）Hadoop Archive/HAR：将小文件打包成大文件。

（2）SEQUENCEFILE格式：将大量小文件压缩成一个SEQUENCEFILE文件。

（3）CombineFileInputFormat：在map和reduce处理之前组合小文件。

（4）HDFS Federation：HDFS联盟，使用多个namenode节点管理文件。

除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。

（1）输入阶段合并

需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。这样比起上面对mapper数的调整，会多出两个参数，分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack，含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB），则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。

（2）输出阶段合并

直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。

2.2 表的存储格式

通过InputFormat和OutputFormat可以看出表的存储格式是TEXT类型，Hive支持TEXTFILE, SEQUENCEFILE, AVRO, RCFILE, ORC,以及PARQUET文件格式，可以通过两种方式指定表的文件格式：

（1）CREATE TABLE ... STORE AS file_format:在建表时指定文件格式，默认是TEXTFILE

（2）ALTER TABLE ... [PARTITION partition_spec] SET FILEFORMAT file_format:修改具体表的文件格式

如果要改变创建表的默认文件格式，可以使用set

hive.default.fileformat=file_format进行配置，适用于所有表。同时也可以使用set

hive.default.fileformat.managed = file_format进行配置，仅适用于内部表或外部表。

扩展：不同存储方式的情况

TEXT,

SEQUENCE和

AVRO文件是面向行的文件存储格式，不是最佳的文件格式，因为即便只查询一列数据，使用这些存储格式的表也需要读取完整的一行数据。另一方面，面向列的存储格式(RCFILE,

ORC, PARQUET)可以很好地解决上面的问题。关于每种文件格式的说明，如下：

（1）TEXTFILE

创建表时的默认文件格式，数据被存储成文本格式。文本文件可以被分割和并行处理，也可以使用压缩，比如GZip、LZO或者Snappy。然而大部分的压缩文件不支持分割和并行处理，会造成一个作业只有一个mapper去处理数据，使用压缩的文本文件要确保文件不要过大，一般接近两个HDFS块的大小。

（2）SEQUENCEFILE

key/value对的二进制存储格式，sequence文件的优势是比文本格式更好压缩，sequence文件可以被压缩成块级别的记录，块级别的压缩是一个很好的压缩比例。如果使用块压缩，需要使用下面的配置：set

hive.exec.compress.output=true; set io.seqfile.compression.type=BLOCK

（3）AVRO

二进制格式文件，除此之外，avro也是一个序列化和反序列化的框架。avro提供了具体的数据schema。

（4）RCFILE

全称是Record Columnar File，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，即先水平划分，再垂直划分。

（5）ORC

全称是Optimized Row Columnar，从hive0.11版本开始支持，ORC格式是RCFILE格式的一种优化的格式，提供了更大的默认块(256M)

（6）PARQUET

另外一种列式存储的文件格式，与ORC非常类似，与ORC相比，Parquet格式支持的生态更广，比如低版本的impala不支持ORC格式。

配置同样数据同样字段的两张表，以常见的TEXT行存储和ORC列存储两种存储方式为例，对比执行速度。

TEXT存储方式

总结：从上图中可以看出列存储在对指定列进行查询时，速度更快，建议在建表时设置列存储的存储方式。

2.3 表的压缩

对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩；

ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。我们以TEXT存储方式和ORC存储方式为例，查看表的压缩情况。

配置同样数据同样字段的四张表，一张TEXT存储方式，另外三张分别是默认压缩方式的ORC存储、SNAPPY压缩方式的ORC存储和NONE压缩方式的ORC存储，查看在hdfs上的存储情况：

TEXT存储方式

默认压缩ORC存储方式

SNAPPY压缩的ORC存储方式

NONE压缩的ORC存储方式

总结：可以看到ORC存储方式将数据存放为两个block，默认压缩大小加起来134.69M，SNAPPY压缩大小加起来196.67M，NONE压缩大小加起来247.55M，TEXT存储方式的文件大小为366.58M，且默认block两种存储方式分别为256M和128M，ORC默认的压缩方式比SNAPPY压缩得到的文件还小，原因是ORZ默认的ZLIB压缩方式采用的是deflate压缩算法，比Snappy压缩算法得到的压缩比高，压缩的文件更小。 ORC不同压缩方式之间的执行速度，经过多次测试发现三种压缩方式的执行速度差不多，所以建议采用ORC默认的存储方式进行存储数据。

2.4 分桶分区

Num Buckets表示桶的数量，我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化：

对于一张较大的表，可以将它设计成分区表，如果不设置成分区表，数据是全盘扫描的，设置成分区表后，查询时只在指定的分区中进行数据扫描，提升查询效率。要注意尽量避免多级分区，一般二级分区足够使用。常见的分区字段：

（1）日期或者时间，比如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时，可以使用些字段。

（2）地理位置，比如国家、省份、城市等

（3）业务逻辑，比如部门、销售区域、客户等等

与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的一张大表文件分割成多个文件。分桶是相对分区进行更细粒度的划分，分桶将整个数据内容按照分桶字段属性值得hash值进行区分，分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，所以巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。

创建分桶表

create

table test_user_bucket(id int, name string,code string,code_id string )

clustered by(id) into 3 buckets ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED

BY ',';

查看描述信息

DESCRIBE FORMATTED test_user_bucket

多出了如下信息

查看该表的hdfs

同样的数据查看普通表和分桶表查询效率

普通表

分桶表

普通表是全表扫描，分桶表在按照分桶字段的hash值分桶后，根据join字段或者where过滤字段在特定的桶中进行扫描，效率提升。

本文首发于：数栈研习社

数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github上有一个有趣的开源项目： FlinkX

FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如MySQL

binlog，Kafka等，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎，大家如果有兴趣，欢迎来github社区找我们玩~

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