hadoop 数据仓库 Hive 的并行执行和优化器

一、并行执行

Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库工具，它使用了 MapReduce 框架进行数据处理。Hive 的并行执行是指在执行查询时，将查询分成多个任务并行执行，以提高查询的执行效率。

1.1 原理解说Hive 的并行执行是通过以下几个步骤实现的：

1.查询解析：Hive 接收到用户的查询请求后，首先对查询进行解析，将查询语句解析成抽象语法树（AST）。AST 是一个树状结构，表示查询的语法结构。

2.查询优化：Hive 使用优化器对查询进行优化，包括但不限于以下几个方面：

列裁剪：Hive 通过分析查询中使用的列，只选择需要的列进行处理，减少数据的读取和传输量。谓词下推：Hive 将过滤条件下推到数据源，减少数据的读取和传输量。表连接优化：Hive 根据表的大小和连接条件选择最优的连接方式，减少数据的读取和传输量。聚合推导：Hive 在查询中发现了聚合操作，并且聚合的列是有序的，可以通过部分聚合推导出最终的聚合结果，减少数据的读取和传输量。

3.任务划分：优化后的查询被划分成多个任务，每个任务处理一部分数据。任务划分的原则是将数据划分成相等大小的块，使得每个任务的负载尽量均衡。

4.并行执行：划分好的任务被提交到集群中的多个节点上并行执行，每个节点上的任务读取和处理自己负责的数据块。

5.结果合并：各个节点上任务执行完成后，将结果合并成一个最终的结果。

1.2 参数介绍在 Hive 中，可以通过以下几个参数来控制并行执行的行为：

hive.exec.parallel：用于开启或关闭并行执行，默认值为 true。设置为 true 时，启用并行执行；设置为 false 时，禁用并行执行。hive.exec.parallel.thread.number：用于指定并行执行的线程数，默认值为 8。该参数决定了同时执行的任务数，可以根据集群的硬件资源情况进行调整。hive.exec.parallel.thread.queue.size：用于指定并行执行的线程队列大小，默认值为 0。当并行执行线程数达到上限时，新的任务会被放入队列中等待执行。

1.3 完整代码案例以下是一个示例代码，演示如何在 Hive 中开启并行执行：

-- 开启并行执行 SET hive.exec.parallel=true; -- 设置并行执行的线程数 SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 设置并行执行的线程队列大小 SET hive.exec.parallel.thread.queue.size=100; -- 创建表 CREATE TABLE employee (   id INT,   name STRING,   age INT,   salary DOUBLE ); -- 插入数据 INSERT INTO TABLE employee VALUES (1, 'Alice', 25, 5000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (2, 'Bob', 30, 6000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (3, 'Charlie', 35, 7000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (4, 'David', 40, 8000.0); -- 查询数据 SELECT * FROM employee;

在上述代码中，通过设置 hive.exec.parallel=true 开启并行执行，设置 hive.exec.parallel.thread.number=16 和 hive.exec.parallel.thread.queue.size=100 分别指定并行执行的线程数和线程队列大小。

二、优化器

Hive 的优化器是指在查询执行之前对查询进行优化，以提高查询的执行效率。优化器通过重新组织查询计划、选择最佳的执行计划等方式来优化查询的执行过程。

2.1 原理解说Hive 的优化器主要包括以下几个方面的优化：

列裁剪：Hive 通过分析查询中使用的列，只选择需要的列进行处理，减少数据的读取和传输量。谓词下推：Hive 将过滤条件下推到数据源，减少数据的读取和传输量。表连接优化：Hive 根据表的大小和连接条件选择最优的连接方式，减少数据的读取和传输量。聚合推导：Hive 在查询中发现了聚合操作，并且聚合的列是有序的，可以通过部分聚合推导出最终的聚合结果，减少数据的读取和传输量。

2.2 参数介绍在 Hive 中，可以通过以下几个参数来控制优化器的行为：

hive.optimize.collapse.proj：用于控制是否折叠投影操作，默认值为 true。当该参数设置为 true 时，优化器会尽量将多个投影操作合并为一个投影操作，减少数据的读取和传输量。hive.optimize.reducededuplication：用于控制是否开启冗余数据删除优化，默认值为 true。当该参数设置为 true 时，优化器会尽量删除查询中的冗余数据，减少数据的读取和传输量。hive.optimize.index.filter：用于控制是否使用索引进行过滤，默认值为 true。当该参数设置为 true 时，优化器会尝试使用索引进行查询优化，减少数据的读取和传输量。

2.3 完整代码案例以下是一个示例代码，演示如何在 Hive 中使用优化器进行查询优化： 

-- 开启投影操作折叠优化 SET hive.optimize.collapse.proj=true; -- 开启冗余数据删除优化 SET hive.optimize.reducededuplication=true; -- 开启索引过滤优化 SET hive.optimize.index.filter=true; -- 创建表 CREATE TABLE employee (   id INT,   name STRING,   age INT,   salary DOUBLE ); -- 插入数据 INSERT INTO TABLE employee VALUES (1, 'Alice', 25, 5000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (2, 'Bob', 30, 6000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (3, 'Charlie', 35, 7000.0); INSERT INTO TABLE employee VALUES (4, 'David', 40, 8000.0); -- 查询数据 SELECT * FROM employee WHERE age > 30;

三、总结

在上述代码中，通过设置 hive.optimize.collapse.proj=true 开启投影操作折叠优化，设置 hive.optimize.reducededuplication=true 开启冗余数据删除优化，设置 hive.optimize.index.filter=true 开启索引过滤优化。

以上就是 Hive 的并行执行和优化器章节的详细介绍。并行执行通过将查询分成多个任务并行执行，提高查询的执行效率；优化器通过重新组织查询计划、选择最佳的执行计划等方式来优化查询的执行过程。通过合理设置参数，可以进一步提高 Hive 查询的性能。

文章来源