HQL 语法优化
3.1 列裁剪与分区裁剪
列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。当列很多或者数据量很大时，如果 select * 或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。
Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他的列。这样做可以节省读取开销：中间表存储开销和数据整合开销。
3.2 Group By
默认情况下， Map 阶段同一 Key 数据分发给一个 Reduce ，当一个 key 数据过大时就倾
斜了。
并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。
开启 Map 端聚合参数设置
（ 1 ）是否在 Map 端进行聚合，默认为 True set hive.map.aggr = true; （ 2 ）在 Map 端进行聚合操作的条目数目 set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000; （ 3 ）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false ） set hive.groupby.skewindata = true;
当选项设定为 true ，生成的查询计划会有两个 MR Job 。
第一个 MR Job 中， Map 的输出结果会随机分布到 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（虽然能解决数据倾斜，但是不能让运行速度的更快）。
hive (default)> select deptno from emp group by deptno; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 23.68 sec HDFS Read: 19987 HDFS Write: 9 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 23 seconds 680 msec OK deptno 10 20 30
优化以后
hive (default)> set hive.groupby.skewindata = true; hive (default)> select deptno from emp group by deptno; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 28.53 sec HDFS Read: 18209 HDFS Write: 534 SUCCESS Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 38.32 sec HDFS Read: 15014 HDFS Write: 9 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 1 minutes 6 seconds 850 msec OK deptno 10 20 30
3.3 Vectorization
vectorization : 矢量计算的技术，在计算类似 scan, filter, aggregation 的时候，vectorization技术以设置批处理的增量大小为 1024 行单次来达到比单条记录单次获得更高的效率。
set hive.vectorized.execution.enabled = true; set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
3.4 多重模式
如果你碰到一堆 SQL ，并且这一堆 SQL 的模式还一样。都是从同一个表进行扫描，做不同的逻辑。有可优化的地方：如果有 n 条 SQL ，每个 SQL 执行都会扫描一次这张表。
insert .... select id,name,sex, age from student where age > 17; insert .... select id,name,sex, age from student where age > 18; insert .... select id,name,sex, age from student where age > 19;
-- 隐藏了一个问题：这种类型的 SQL 有多少个，那么最终。这张表就被全表扫描了多少次
insert int t_ptn partition(city=A). select id,name,sex, age from student where city= A; insert int t_ptn partition(city=B). select id,name,sex, age from student where city= B; insert int t_ptn partition(city=c). select id,name,sex, age from student where city= c;
修改为：
from student insert int t_ptn partition(city=A) select id,name,sex, age where city= A insert int t_ptn partition(city=B) select id,name,sex, age where city= B
如果一个 HQL 底层要执行 10 个 Job ，那么能优化成 8 个一般来说，肯定能有所提高，多重插入就是一个非常实用的技能。一次读取，多次插入，有些场景是从一张表读取数据后，要多次利用。
3.5 in/exists 语句
在 Hive 的早期版本中， in/exists 语法是不被支持的，但是从 hive-0.8x 以后就开始支持这个语法。但是不推荐使用这个语法。虽然经过测验， Hive-2.3.6 也支持 in/exists 操作，但还是推荐使用 Hive 的一个高效替代方案： left semi join比如说： -- in / exists 实现
select a.id, a.name from a where a.id in (select b.id from b); select a.id, a.name from a where exists (select id from b where a.id = b.id);
可以使用 join 来改写：
select a.id, a.name from a join b on a.id = b.id;
应该转换成：
-- left semi join 实现 select a.id, a.name from a left semi join b on a.id = b.id;
3.6 CBO 优化
join 的时候表的顺序的关系：前面的表都会被加载到内存中。后面的表进行磁盘扫描
select a.*, b.*, c.* from a join b on a.id = b.id join c on a.id = c.id;
Hive 自 0.14.0 开始，加入了一项 "Cost based Optimizer" 来对 HQL 执行计划进行优化，这个功能通过 "hive.cbo.enable" 来开启。在 Hive 1.1.0 之后，这个 feature 是默认开启的，它可以 自动优化 HQL 中多个 Join 的顺序，并选择合适的 Join 算法。
CBO ，成本优化器，代价最小的执行计划就是最好的执行计划。传统的数据库，成本优化器做出最优化的执行计划是依据统计信息来计算的。
Hive 的成本优化器也一样， Hive 在提供最终执行前，优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。这些优化工作是交给底层来完成的。根据查询成本执行进一步的优化，从而产生潜在的不同决策：如何排序连接，执行哪种类型的连接，并行度等等。
要使用基于成本的优化（也称为 CBO ），请在查询开始设置以下参数：
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;
3.7 谓词下推
将 SQL 语句中的 where 谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量。对应逻辑优化器是 PredicatePushDown ，配置项为 hive.optimize.ppd ，默认为 true 。
案例实操：
1 ）打开谓词下推优化属性 hive (default)> set hive.optimize.ppd = true; # 谓词下推，默认是 true 2 ）查看先关联两张表，再用 where 条件过滤的执行计划 hive (default)> explain select o.id from bigtable b join bigtable o on o.id = b.id where o.id <= 10; 3 ）查看子查询后，再关联表的执行计划 hive (default)> explain select b.id from bigtable b join (select id from bigtable where id <= 10) o on b.id = o.id;
3.8 MapJoin
MapJoin 是将 Join 双方比较小的表直接分发到各个 Map 进程的内存中，在 Map 进程中进行 Join 操 作，这样就不用进行 Reduce 步骤，从而提高了速度。如果不指定 MapJoin或者不符合 MapJoin 的条件，那么 Hive 解析器会将 Join 操作转换成 Common Join ，即：在Reduce阶段完成 Join 。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在 Map 端进行 Join ，避免 Reducer 处理。
1 ）开启 MapJoin 参数设置
（
1 ）设置自动选择 MapJoin
set hive.auto.convert.join=true; # 默认为 true （
2 ）大表小表的阈值设置（默认 25M 以下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
2 ） MapJoin 工作机制
MapJoin 是将 Join 双方比较小的表直接分发到各个 Map 进程的内存中，在 Map 进程中进行 Join 操作，这样就不用进行 Reduce 步骤，从而提高了速度。
3 ）案例实操：
（
1 ）开启 MapJoin 功能
set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true （
2 ）执行小表 JOIN 大表语句
注意：此时小表 ( 左连接 ) 作为主表，所有数据都要写出去，因此此时会走 reduce ， mapjoin失效
Explain insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from smalltable s left join bigtable b on s.id = b.id; Time taken: 24.594 seconds （
3 ）执行大表 JOIN 小表语句
Explain insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable b left join smalltable s on s.id = b.id;
Time taken: 24.315 seconds
3.9 大表、大表 SMB Join （重点）
SMB Join ： Sort Merge Bucket Join
1 ）创建第二张大表
create table bigtable2( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable2;
2 ）测试大表直接 JOIN
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable a join bigtable2 b on a.id = b.id;
测试结果： Time taken: 72.289 seconds
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable a join bigtable2 b on a.id = b.id;
3 ）创建分通表 1
create table bigtable_buck1( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) clustered by(id) sorted by(id) into 6 buckets row format delimited fields terminated by '\t'; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck1;
4 ）创建分通表 2 ，分桶数和第一张表的分桶数为倍数关系
create table bigtable_buck2( id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) clustered by(id) sorted by(id) into 6 buckets row format delimited fields terminated by '\t'; load data local inpath '/opt/module/data/bigtable' into table bigtable_buck2;
5 ）设置参数
set hive.optimize.bucketmapjoin = true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;
6 ）测试 Time taken: 34.685 seconds
insert overwrite table jointable select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url from bigtable_buck1 s join bigtable_buck2 b on b.id = s.id;
3.10 笛卡尔积
Join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，因为找不到 Join key ， Hive 只能使用 1个 Reducer 来完成笛卡尔积。当 Hive 设定为严格模式（ hive.mapred.mode=strict ， nonstrict ）时，不允许在 HQL 语句中出现笛卡尔积。
