Hive企业级调优[4]——HQL语法优化之分组聚合优化

HQL语法优化之分组聚合优化

优化说明

在 Hive 中，未经优化的分组聚合通常通过一个 MapReduce Job 实现。Map 端负责读取数据，并按分组字段进行分区，通过 Shuffle 将数据发送至 Reduce 端，在 Reduce 端完成最终的聚合运算。

Hive 对分组聚合的优化主要是为了减少 Shuffle 数据量，具体做法是采用 map-side 聚合。所谓 map-side 聚合，就是在 Map 端维护一个哈希表，利用它来完成部分聚合，然后将部分聚合的结果按照分组字段分区，发送至 Reduce 端以完成最终的聚合。这种方法能够有效地减少 Shuffle 的数据量，从而提高分组聚合运算的效率。

与 map-side 聚合相关的参数包括：

• 启用 map-side 聚合：

  set hive.map.aggr=true;

• 检测源表数据是否适合进行 map-side 聚合：
  • 检测方法是：先对若干条数据进行 map-side 聚合，若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于设定值，则认为该表适合进行 map-side 聚合；
  • 否则，认为该表数据不适合进行 map-side 聚合，后续数据便不再进行 map-side 聚合。

  set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5;

• 用于检测源表是否适合 map-side 聚合的条数：

  set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;

• map-side 聚合所用的哈希表占用 map task 堆内存的最大比例：
  • 若超出此值，则会对哈希表进行一次 flush。

  set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

 优化案例

1）示例 SQL：

hive (default)> 
select
    product_id,
    count(*)
from order_detail
group by product_id;

2）优化前 未经优化的分组聚合，执行计划如下图所示：（实际图形无法在此文本中展示，请参考执行计划输出结果）

3）优化思路 可以考虑开启 map-side 聚合，配置以下参数：

-- 启用 map-side 聚合，默认是 true
set hive.map.aggr=true;

-- 用于检测源表数据是否适合进行 map-side 聚合。检测的方法是：先对若干条数据进行 map-side 聚合，若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于该值，则认为该表适合进行 map-side 聚合；否则，认为该表数据不适合进行 map-side 聚合，后续数据便不再进行 map-side 聚合。
set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5;

-- 用于检测源表是否适合 map-side 聚合的条数。
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;

-- map-side 聚合所用的哈希表，占用 map task 堆内存的最大比例，若超出该值，则会对哈希表进行一次 flush。
set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

优化后的执行计划如图所示：（同样，实际图形需通过执行 EXPLAIN 命令获得）

 

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/details/142407844

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