使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解，像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确、高效的HQL。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:
1.不怕数据多，就怕数据倾斜。
2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。
3.对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。
4.对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。
大家比较熟悉的优化方法包括：Join中需要将大表写在靠右的位置；尽量使用UDF而不是transfrom……。总结来说优化可以从几个方面着手：
1. 好的模型设计事半功倍。
2. 解决数据倾斜问题。
3. 减少job数。
4. 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能
5. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。
6. 对count(distinct)采取漠视的方法，尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题，不抱侥幸心理。自己动手，丰衣足食。
7. 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法。
8. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。 Etl开发人员更了解业务，更了解数据，所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确，更有效。
五个提示
全排序
Hive的排序关键字是SORT BY，它有意区别于传统数据库的ORDER BY也是为了强调两者的区别–SORT BY只能在单机范围内排序。考虑以下表定义：
CREATE TABLE if not exists t_order( id int, -- 订单编号 sale_id int, -- 销售ID customer_id int, -- 客户ID product _id int, -- 产品ID amount int -- 数量 ) PARTITIONED BY (ds STRING);
在表中查询所有销售记录，并按照销售ID和数量排序：
set mapred.reduce.tasks=2; Select sale_id, amount from t_order Sort by sale_id, amount;
这一查询可能得到非期望的排序。指定的2个reducer分发到的数据可能是（各自排序）：
Reducer1：
Sale_id | amount 0 | 100 1 | 30 1 | 50 2 | 20
Reducer2：
Sale_id | amount 0 | 110 0 | 120 3 | 50 4 | 20
因为上述查询没有reduce key，hive会生成随机数作为reduce key。这样的话输入记录也随机地被分发到不同reducer机器上去了。为了保证reducer之间没有重复的sale_id记录，可以使用DISTRIBUTE BY关键字指定分发key为sale_id。改造后的HQL如下：
set mapred.reduce.tasks=2; Select sale_id, amount from t_order Distribute by sale_id Sort by sale_id, amount;
这样能够保证查询的销售记录集合中，销售ID对应的数量是正确排序的，但是销售ID不能正确排序，原因是hive使用hadoop默认的HashPartitioner分发数据。
这就涉及到一个全排序的问题。解决的办法无外乎两种：
1.) 不分发数据，使用单个reducer：
set mapred.reduce.tasks=1;
这一方法的缺陷在于reduce端成为了性能瓶颈，而且在数据量大的情况下一般都无法得到结果。但是实践中这仍然是最常用的方法，原因是通常排序的查询是为了得到排名靠前的若干结果，因此可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后，传输到reduce端（单机）的数据记录数就减少到n* （map个数）。
2.) 修改Partitioner，这种方法可以做到全排序。这里可以使用Hadoop自带的TotalOrderPartitioner（来自于Yahoo!的TeraSort项目），这是一个为了支持跨reducer分发有序数据开发的Partitioner，它需要一个SequenceFile格式的文件指定分发的数据区间。如果我们已经生成了这一文件（存储在/tmp/range_key_list，分成100个reducer），可以将上述查询改写为
set mapred.reduce.tasks=100; set hive.mapred.partitioner=org.apache.hadoop.mapred.lib.TotalOrderPartitioner; set total.order.partitioner.path=/tmp/ range_key_list; Select sale_id, amount from t_order Cluster by sale_id Sort by amount;
有很多种方法生成这一区间文件（例如hadoop自带的o.a.h.mapreduce.lib.partition.InputSampler工具）。这里介绍用Hive生成的方法，例如有一个按id有序的t_sale表：
CREATE TABLE if not exists t_sale ( id int, name string, loc string );
则生成按sale_id分发的区间文件的方法是：
create external table range_keys(sale_id int) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.binarysortable.BinarySortableSerDe' stored as inputformat 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveNullValueSequenceFileOutputFormat' location '/tmp/range_key_list'; insert overwrite table range_keys select distinct sale_id from source t_sale sampletable(BUCKET 100 OUT OF 100 ON rand()) s sort by sale_id;
生成的文件（/tmp/range_key_list目录下）可以让TotalOrderPartitioner按sale_id有序地分发reduce处理的数据。区间文件需要考虑的主要问题是数据分发的均衡性，这有赖于对数据深入的理解。
怎样做笛卡尔积？
当Hive设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict）时，不允许在HQL语句中出现笛卡尔积，这实际说明了Hive对笛卡尔积支持较弱。因为找不到Join key，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。
当然也可以用上面说的limit的办法来减少某个表参与join的数据量，但对于需要笛卡尔积语义的需求来说，经常是一个大表和一个小表的Join操作，结果仍然很大（以至于无法用单机处理），这时MapJoin才是最好的解决办法。
MapJoin，顾名思义，会在Map端完成Join操作。这需要将Join操作的一个或多个表完全读入内存。
MapJoin的用法是在查询/子查询的SELECT关键字后面添加/*+ MAPJOIN(tablelist) */提示优化器转化为MapJoin（目前Hive的优化器不能自动优化MapJoin）。其中tablelist可以是一个表，或以逗号连接的表的列表。tablelist中的表将会读入内存，应该将小表写在这里。
PS：有用户说MapJoin在子查询中可能出现未知BUG。在大表和小表做笛卡尔积时，规避笛卡尔积的方法是，给Join添加一个Join key，原理很简单：将小表扩充一列join key，并将小表的条目复制数倍，join key各不相同；将大表扩充一列join key为随机数。
怎样写exist in子句？
Hive不支持where子句中的子查询，SQL常用的exist in子句需要改写。这一改写相对简单。考虑以下SQL查询语句：
SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B);
可以改写为
SELECT a.key, a.value FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key = b.key) WHERE b.key <> NULL;
一个更高效的实现是利用left semi join改写为：
SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key);
left semi join是0.5.0以上版本的特性。
Hive怎样决定reducer个数？
Hadoop MapReduce程序中，reducer个数的设定极大影响执行效率，这使得Hive怎样决定reducer个数成为一个关键问题。遗憾的是Hive的估计机制很弱，不指定reducer个数的情况下，Hive会猜测确定一个reducer个数，基于以下两个设定：
1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为1000^3）
2. hive.exec.reducers.max（默认为999）
计算reducer数的公式很简单：
N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
通常情况下，有必要手动指定reducer个数。考虑到map阶段的输出数据量通常会比输入有大幅减少，因此即使不设定reducer个数，重设参数2还是必要的。依据Hadoop的经验，可以将参数2设定为0.95*(集群中TaskTracker个数)。
合并MapReduce操作
Multi-group by
Multi-group by是Hive的一个非常好的特性，它使得Hive中利用中间结果变得非常方便。例如，
FROM (SELECT a.status, b.school, b.gender FROM status_updates a JOIN profiles b ON (a.userid = b.userid and a.ds='2009-03-20' ) ) subq1 INSERT OVERWRITE TABLE gender_summary PARTITION(ds='2009-03-20') SELECT subq1.gender, COUNT(1) GROUP BY subq1.gender INSERT OVERWRITE TABLE school_summary PARTITION(ds='2009-03-20') SELECT subq1.school, COUNT(1) GROUP BY subq1.school
迁移和优化过程中的案例：
问题1：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。
方法：解决数据倾斜问题
解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如：
Select *
From log a
Join bmw_users b
On a.user_id is not null
And a.user_id = b.user_id
Union all
Select *
from log a
where a.user_id is null.
解决方法2 ：
Select *
from log a
left outer join bmw_users b
on case when a.user_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;
总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。1方法log读取两次，jobs是2。2方法job数是1 。这个优化适合无效id(比如-99,’’,null等)产生的倾斜问题。把空值的key变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联，即使分到不同的reduce上，也不影响最终的结果。附上hadoop通用关联的实现方法（关联通过二次排序实现的，关联的列为parition key,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序）。
问题2：不同数据类型id的关联会产生数据倾斜问题。
一张表s8的日志，每个商品一条记录，要和商品表关联。但关联却碰到倾斜的问题。s8的日志中有字符串商品id,也有数字的商品id,类型是string的，但商品中的数字id是bigint的。猜测问题的原因是把s8的商品id转成数字id做hash来分配reduce，所以字符串id的s8日志，都到一个reduce上了，解决的方法验证了这个猜测。
方法：把数字类型转换成字符串类型
Select * from s8_log a
Left outer join r_auction_auctions b
On a.auction_id = cast(b.auction_id as string);
问题3：利用hive 对UNION ALL的优化的特性
hive对union all优化只局限于非嵌套查询。
比如以下的例子：
select * from
(select * from t1
Group by c1,c2,c3
Union all
Select * from t2
Group by c1,c2,c3) t3
Group by c1,c2,c3;
从业务逻辑上说，子查询内的group by 怎么都看显得多余（功能上的多余,除非有count(distinct)），如果不是因为hive bug或者性能上的考量(曾经出现如果不子查询group by ，数据得不到正确的结果的hive bug)。所以这个hive按经验转换成
select * from
(select * from t1
Union all
Select * from t2
) t3
Group by c1,c2,c3;
经过测试，并未出现union all的hive bug,数据是一致的。mr的作业数有3减少到1。
t1相当于一个目录，t2相当于一个目录，那么对map reduce程序来说，t1,t2可以做为map reduce 作业的mutli inputs。那么，这可以通过一个map reduce 来解决这个问题。Hadoop的计算框架，不怕数据多，就怕作业数多。
但如果换成是其他计算平台如oracle，那就不一定了，因为把大的输入拆成两个输入，分别排序汇总后merge(假如两个子排序是并行的话)，是有可能性能更优的（比如希尔排序比冒泡排序的性能更优）。
问题4：比如推广效果表要和商品表关联，效果表中的auction id列既有商品id,也有数字id,和商品表关联得到商品的信息。那么以下的hive sql性能会比较好
Select * from effect a
Join (select auction_id as auction_id from auctions
Union all
Select auction_string_id as auction_id from auctions
) b
On a.auction_id = b.auction_id。
比分别过滤数字id,字符串id然后分别和商品表关联性能要好。
这样写的好处,1个MR作业,商品表只读取一次，推广效果表只读取一次。把这个sql换成MR代码的话，map的时候，把a表的记录打上标签a,商品表记录每读取一条，打上标签b，变成两个<key ,value>对，<b,数字id>，<b,字符串id>。所以商品表的hdfs读只会是一次。
问题5：先join生成临时表，在union all还是写嵌套查询，这是个问题。比如以下例子：
Select *
From (select *
From t1
Uion all
select *
From t4
Union all
Select *
From t2
Join t3
On t2.id = t3.id
) x
Group by c1,c2;
这个会有4个jobs。假如先join生成临时表的话t5,然后union all，会变成2个jobs。
Insert overwrite table t5
Select *
From t2
Join t3
On t2.id = t3.id
;
Select * from (t1 union all t4 union all t5) ;
hive在union all优化上可以做得更智能（把子查询当做临时表），这样可以减少开发人员的负担。出现这个问题的原因应该是union all目前的优化只局限于非嵌套查询。如果写MR程序这一点也不是问题，就是multi inputs。
问题6：使用map join解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。云瑞和玉玑提供了非常给力的解决方案。以下例子：
Select * from log a
Left outer join members b
On a.memberid = b.memberid.
Members有600w+的记录，把members分发到所有的map上也是个不小的开销，而且map join不支持这么大的小表。如果用普通的join，又会碰到数据倾斜的问题。
解决方法：
Select /*+mapjoin(x)*/* from log a
Left outer join (select /*+mapjoin(c)*/d.*
From (select distinct memberid from log ) c
Join members d
On c.memberid = d.memberid
)x
On a.memberid = b.memberid。
先根据log取所有的memberid，然后mapjoin 关联members取今天有日志的members的信息，然后在和log做mapjoin。
假如，log里memberid有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。
问题7：HIVE下通用的数据倾斜解决方法,double被关联的相对较小的表，这个方法在mr的程序里常用。还是刚才的那个问题：
Select * from log a
Left outer join (select /*+mapjoin(e)*/
memberid, number
From members d
Join num e
) b
On a.memberid= b.memberid
And mod(a.pvtime,30)+1=b.number。
Num表只有一列number，有30行，是1,30的自然数序列。就是把member表膨胀成30份，然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去，这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。就目前测试来看，使用mapjoin的方案性能稍好。后面的方案适合在map join无法解决问题的情况下。
长远设想，把如下的优化方案做成通用的hive优化方法
1. 采样log表，哪些memberid比较倾斜，得到一个结果表tmp1。由于对计算框架来说，所有的数据过来，他都是不知道数据分布情况的，所以采样是并不可少的。Stage1
2. 数据的分布符合社会学统计规则，贫富不均。倾斜的key不会太多，就像一个社会的富人不多，奇特的人不多一样。所以tmp1记录数会很少。把tmp1和members做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。Stage2
3. map读入members和log，假如记录来自log,则检查memberid是否在tmp2里，如果是，输出到本地文件a,否则生成<memberid,value>的key,value对，假如记录来自member,生成<memberid,value>的key,value对，进入reduce阶段。Stage3.
4. 最终把a文件，把Stage3 reduce阶段输出的文件合并起写到hdfs。
这个方法在hadoop里应该是能实现的。Stage2是一个map过程，可以和stage3的map过程可以合并成一个map过程。
这个方案目标就是：倾斜的数据用mapjoin,不倾斜的数据用普通的join，最终合并得到完整的结果。用hive sql写的话，sql会变得很多段，而且log表会有多次读。倾斜的key始终是很少的，这个在绝大部分的业务背景下适用。那是否可以作为hive针对数据倾斜join时候的通用算法呢？
问题8：多粒度(平级的)uv的计算优化，比如要计算店铺的uv。还有要计算页面的uv,pvip.
方案1:
Select shopid,count(distinct uid)
From log group by shopid;
Select pageid, count(distinct uid),
From log group by pageid;
由于存在数据倾斜问题，这个结果的运行时间是非常长的。
方案二：
From log
Insert overwrite table t1 (type=’1’)
Select shopid
Group by shopid ,acookie
Insert overwrite table t1 (type=’2’)
Group by pageid,acookie;
店铺uv:
Select shopid,sum(1)
From t1
Where type =’1’
Group by shopid ;
页面uv:
Select pageid,sum(1)
From t1
Where type =’1’
Group by pageid ;
这里使用了multi insert的方法，有效减少了hdfs读，但multi insert会增加hdfs写，多一次额外的map阶段的hdfs写。使用这个方法，可以顺利的产出结果。
方案三：
Insert into t1
Select type,type_name,’’ as uid
From (
Select ‘page’ as type,
Pageid as type_name,
Uid
From log
Union all
Select ‘shop’ as type,
Shopid as type_name,
Uid
From log ) y
Group by type,type_name,uid;
Insert into t2
Select type,type_name,sum(1)
From t1
Group by type,type_name;
From t2
Insert into t3
Select type,type_name,uv
Where type=’page’
Select type,type_name,uv
Where type=’shop’ ;
最终得到两个结果表t3,页面uv表，t4,店铺结果表。从io上来说，log一次读。但比方案2少次hdfs写（multi insert有时会增加额外的map阶段hdfs写）。作业数减少1个到3，有reduce的作业数由4减少到2，第三步是一个小表的map过程，分下表，计算资源消耗少。但方案2每个都是大规模的去重汇总计算。
这个优化的主要思路是，map reduce作业初始化话的时间是比较长，既然起来了，让他多干点活，顺便把页面按uid去重的活也干了，省下log的一次读和作业的初始化时间，省下网络shuffle的io，但增加了本地磁盘读写。效率提升较多。
这个方案适合平级的不需要逐级向上汇总的多粒度uv计算，粒度越多，节省资源越多，比较通用。
问题9：多粒度，逐层向上汇总的uv结算。比如4个维度，a,b,c,d，分别计算a,b,c,d,uv；
a,b,c,uv;a,b,uv;a;uv,total uv4个结果表。这可以用问题8的方案二，这里由于uv场景的特殊性，多粒度，逐层向上汇总，就可以使用一次排序，所有uv计算受益的计算方法。
案例：目前mm_log日志一天有25亿+的pv数，要从mm日志中计算uv，与ipuv,一共计算
三个粒度的结果表
（memberid,siteid,adzoneid,province,uv,ipuv） R_TABLE_4
（memberid,siteid,adzoneid,uv,ipuv） R_TABLE_3
(memberid,siteid,uv,ipuv) R_TABLE_2
第一步：按memberid,siteid,adzoneid,province,使用group去重,产生临时表，对cookie,ip
打上标签放一起，一起去重，临时表叫T_4;
Select memberid,siteid,adzoneid,province,type,user
From(
Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘a’ type ,cookie as user from mm_log where ds=20101205
Union all
Select memberid,siteid,adzoneid,province,‘i’ type ,ip as user from mm_log where ds=20101205
) x group by memberid,siteid,adzoneid,province,type,user ;
第二步：排名,产生表T_4_NUM.Hadoop最强大和核心能力就是parition 和 sort.按type，acookie分组，
Type，acookie，memberid,siteid,adzoneid,province排名。
Select * ,
row_number(type,user,memberid,siteid,adzoneid ) as adzone_num ,
row_number(type,user,memberid,siteid ) as site_num,
row_number(type,user,memberid ) as member_num,
row_number(type,user ) as total_num
from (select * from T_4 distribute by type,user sort by type,user, memberid,siteid,adzoneid ) x;
这样就可以得到不同层次粒度上user的排名，相同的user id在不同的粒度层次上，排名等于1的记录只有1条。取排名等于1的做sum，效果相当于Group by user去重后做sum操作。
第三步：不同粒度uv统计，先从最细粒度的开始统计，产生结果表R_TABLE_4,这时，结果集只有10w的级别。
如统计memberid,siteid,adzoneid,provinceid粒度的uv使用的方法就是
Select memberid,siteid,adzoneid, provinceid,
sum(case when type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as province_uv ,
sum(case when type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as province_ip ,
sum(case when adzone_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_uv ,
sum(case when adzone_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as adzone_ip ,
sum(case when site_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as site_uv ,
sum(case when site_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as site_ip ,
sum(case when member_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as member_uv ,
sum(case when member_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as member_ip ,
sum(case when total_num =1 and type =’a’ then cast(1) as bigint end ) as total_uv ,
sum(case when total_num =1 and type =’i’ then cast(1) as bigint end ) as total_ip ,
from T_4_NUM
group by memberid,siteid,adzoneid, provinceid ;
广告位粒度的uv的话，从R_TABLE_4统计，这是源表做10w级别的统计
Select memberid,siteid,adzoneid,sum(adzone_uv),sum(adzone_ip)
From R_TABLE_4
Group by memberid,siteid,adzoneid；
memberid,siteid的uv计算 ，
memberid的uv计算,
total uv 的计算也都从R_TABLE_4汇总。