快·干货 | 学习用Apache Hive的12个简单的步骤

Hive可以让你在Hadoop上使用SQL，但是在分布系统上的SQL的调优是不同的。这里有12个技巧能够帮助你。

Hive并不是一个关系型数据库，但它假装是大部分情况中的一个。它有表格，运行SQL，并且支持JDBC和ODBC。

这个启示有利及不利的消息：Hive不运行查询数据库方式。这是一个很长的故事，但是我在工作周花了80多个小时亲自调整Hive。不用说，我不必再头疼了。因此，为了您的利益，这里有一些建议，让你的Hive项目比我的运行的快一点。

1、不要使用MapReduce

你是否相信Tez,Spark或者Impala,但是不相信MapReduce。它是缓慢的，它比Hive还要慢。如果你在Hortonwork的分布，你可以在脚本的顶部输入 set hive.execution.engine=tez

在子句中使用Impala.希望当你的impala不再合适的时候设置 hive.execution.engine=spark

2、不要在SQL字符串配对

注意，尤其是在Hive，如果你在本该是子句的地方配对字符串，会产生一个交叉的产品警告。如果你有一个几秒内运行的查询，与需要几分钟才能配对的字符串。你好选择使用多个工具，允许你添加搜索Hadoop。查看Elasticsearch’s Hiveintegration or Lucidwork’s integration for Solr。或者，哪里有Cloudera Search. RDBMSes 非常善于做这个，但是Hive就很差了。

3、不要加入一个子查询

你好创建一个临时列表，然后加入临时表不询问Hive如何智能的处理子查询。也就是说不要这么做。

而是要这么样做

在这一点上，它真的不应该在Hive的进化上如此之快，但是它通常是这样的。

4、使用Parquet或者ORC，但是不要把它们转化成运动

这就是说，相对用Parquet或者ORC，例如，TEXTFILE。然而，如果你有文本数据进来，并且促进它变的更结构化，转换到目标表。你不能从文本文件加载数据到一个ORC，所以做初始加载到文本。

如果你创建其他的表，你终会运行不到你的分析。在那里做ORCing，因为转换到ORC或者Parquet需要时间，并且不值得进行你的ETL过程的步。如果你有简单的平面文件进来，并且不做任何调整。然后你被加载到一个临时表，并且选择创建一个ORC或者Parquet。我不嫉妒你因为它真的很慢。

5、尝试把矢量化打开或者关闭

增加

在你的脚本的顶端。尝试让它们开或关，因为矢量化在Hive的新版本中似乎有一些问题。

6、不要用结构加入

我不得不承认我原本的大脑的SQL语法依然是SQL-92时代，所以我无论如何不倾向于使用结构。但是如果你做一些像对复合PKS子句超重复的事情，结构是方便的。不幸的是，Hive隔断了它们——尤其是在子句上，当然，在较小的数据集并没有这么做，也没有产生任何错误的时间。在禁区，你得到一个有趣的向量误差。这个限制是没有记录任何我所知道的地方。把这个看成是一个有序的方式来了解你的执行引擎的内部结构！

7、检查容器的尺寸

你可能需要为Impala或者Tez增加你容器的尺寸。此外，”建议”尺寸可能不适用于您的系统，如果你有较大的节点尺寸。你可能要确保你的YARN队列和一般的YARN记忆是恰当的。你可能还想把它钉在一个东西上，这个东西不是所有人都使用的默认队列。

8、启动统计

Hive的确有点愚蠢的东西加入，除非数据启动起来。你可能还想在Impala使用查询提示。

9、考虑Mapjoin优化

如果你对查询做了解释，你可能会发现近Hive的版本足够聪明到去自动应用优化的。但是你需要去调整他们。

10、如果可以，把大的表放在后

11、区分你的朋友……额……

如果你在许多子句的地方有一个项目，如一个日期（但是并不是一个理想的范围）或者重复的位置，您可能有您的区分键！分区的基本意思是”分裂成为它自己的目录，”这意味着不是在寻找一个大的文件，Hive查看一个文件，因为你用你的join/where从句让你只看location=’NC’,这是你的一个小数据集。此外，与列值不同，您可以在负载数据报表中推分区。但是，请记住，HDFS不喜欢小的文档。

12、使用哈希表列的比较

如果你在每个查询中比较相同的10个字段，考虑使用（）对比总结。这些有时是非常有用的，你可能会把它们放在一个输出表中。注意Hive0.12是低分辨率的，但是更好的可以使用的值在0.13。

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