我们知道Hive是一个构建在MapReduce之上并提供了SQL语法的查询分析引擎。虽然Hive可以处理巨量的数据，但是不同的优化手段会在处理时间上产生很大的差异。

在Hive中，可以从以下几个方面进行优化：

• 分区partition
• 分桶bucket
• 使用Spark作为执行引擎
• 使用压缩
• 使用ORC格式
• join优化
• 基于CBO的优化

在对表基于分区列进行分区之后，写入表的数据会存放在不同的目录下，但是分区列的数据是不存储在目录下的文件中的。当通过分区列进行查询表数据的时候，只会扫描指定分区的数据，其他的分区的数据是不会被查询的，这就减少了磁盘I/O时间，从而提升了查询性能。

分区表的创建：

注意：分区列是定义在partitioned by后面的，并非字段列表中。

分区又分为静态分区和动态分区两种。

静态分区是指我们提前就知道要插入到表中数据的分区，比如下面语句中的分区列country：

静态分区是非常不方便的，因为要执行多个语句将不同分区的数据插入到对应的分区中。

动态分区不用指定分区的值，而是在插入数据的过程中，自动创建分区。比如下面语句中的分区列country：

Hive中启用动态分区（Hive默认值就是true）：

另外，动态分区也有两种模式：

• Strict模式：分区列中至少有一个是静态分区列。
• Non-strict模式：分区列可以全部为动态分区列。

切换动态分区模式（Hive中动态分区模式默认为strict）：

Hive表中，每个分区对应一个目录，而每个分桶对应一个文件。

创建分桶表语句：

Hive是通过在某一列上应用hash函数将数据分为指定数量的文件，bucket的个数由公式hash_function(bucketing_column) mod num_buckets，其中的哈希函数主要依赖于分桶列的数据类型。对于int类型，hash_int(i) == i，比如说int类型的user_id，以0结尾的user_id会划分到第1个bucket，以1结尾的user_id会划分到第2个bucket。 分桶也是为了提高查询效率。

默认情况下，Hive底层是基于MapReduce，而MapReduce计算过程是基于磁盘的，这也就是预示着任务的执行会比较耗时。那么，这时我们就可以替换底层执行引擎，用基于内存计算的Spark。

查询时指定执行引擎（Hive中默认执行引擎为mr，即hive.execution.engine=mr）：

或者在hive-site.xml中配置默认执行引擎。

我们知道Hive中的查询很多会涉及到大量的磁盘I/O和网络I/O，由此想到，如果我们能减少查询数据大小的话，就可以提升查询效率。那如何减少数据的大小呢？答案就是对数据进行压缩。此外，压缩也能减少磁盘的占用。

Hive输出启用压缩（默认是未启用压缩的）：

但是，也不能一味的追求压缩率，因为高压缩率会导致解压时消耗更多的CPU，因此我们要在压缩和解压缩之间取得平衡。常用的压缩格式有snappy、bzip2、gzip等，Spark中默认的压缩格式就是snappy。

选择合适的文件格式可以在很大程度上提升任务执行的效率。Hive支持很多的文件格式：Text、Parquet、ORC、Avro、Sequence等，甚至还可以自定义文件格式。

当我们读取Text格式表中的某一列的时候，必须要把一整行数据都读出来。而如果我们将表设置为列式存储格式（比如Parquet和ORC），我只需查询所需要的列，不需要的列是不会扫描的。

ORC格式在Hive中以下的优化点：

• 列式存储可以实现更高的压缩率（Hive在使用ORC格式时默认的压缩格式为ZLIB）
• ORC可以使用存储在文件中的轻量级索引，跳过不必要的记录扫描
• 如果Block中的行记录与查询无关，则可以跳过这些行，不进行解压缩

实际上，ORC存储格式既是面向行的，又是面向列的。一个ORC格式的文件一系列的stripes组成的，每个stripe中，列是被分别压缩的，每个stripe由以下3部分组成：

1. Stripe footer：存放文件级和stripe级的统计信息，以确定是否需要读取文件的剩余部分。
2. Row data：默认包含10000行数据。
3. index data：包含每一列的最大、最小值，以及每一列所处的行的位置信息。

使用ORC格式可以用到以下优化手段：

1. 查询下推

2. 布隆过滤器

3. ORC压缩

4. 向量化执行
   使用向量化的查询执行，可以在很大程度上优化scan、filter、aggregation、join等操作。标准的查询执行一次只处理一行，而且会 走过很长的代码调用和元数据解释。而向量化查询执行每次可以处理1024行，每一行会被保存为一个向量。对于向量来说，简单的算术和比较运行可以很快的完成。

   执行树被加快是因为，在相同数据类型的数据块中，编译器可在紧凑循环中生成代码来执行相同的函数，而不必遍历独立函数调用所需的长代码路径。这种类似SIMD的行为带来了很多好处：执行的指令更少、缓存行为更好、改进的管道、更有利的TLB行为，等等。

   可通过以下配置使用向量化查询执行：

在了解Join优化之前，我们首先得知道join查询是如何转换成MapReduce进行执行的：

1. Mapper端会先基于join key并行地对表数据进行排序
2. 排序后传递给Reducer端，具有相同key的tuple会被传递给同一个Reducer，但是一个Reducer可能会处理多个key对应的tuple。tuple中也会包含参与join的表的id，标识这一条数据是属于哪个表的。

join的每个map/reduce阶段，join序列中的最后一个表会默认作为流表，其他的表会缓存起来。因此，一般会将最大表放到一系列join操作的最后一个表，这样可以减少内存占用。或者我们也可以显示的指定流表：

另外一个当我们在使用join的时候要注意的是，首先进行join，然后对join结果再执行where条件进行过滤，例如下面的查询语句：

针对上面的问题，我们可以将过滤条件提前执行，以减少不必要数据的查询：

由于join操作会涉及到排序和shuffle操作，而这些操作往往产生大量的IO操作，造成任务运行耗时较长。针对这些问题，Hive中使用了以下join优化算法：

• Multi-way Join
• Map Join
• Skew Join

如果多个join操作共享同一个join key，那么所有这些join操作可以由一个reduce task来执行，减少了reduce的数量，就比如下面的SQL：

这种join优化算法非常适合类似星型模型中小维表和大事实表进行join的场景，它会将小表加载到所有mapper端的内存中，大表作为流表，在map端即可完成join操作，不会产生昂贵的shuffle的操作。

通过以下配置，Hive会自动优化哪些适合Map端join的join场景：

或者我们也可以显示地指定：

对于出现数据倾斜的情况，Hive会自动进行优化，拆分成多个子任务，最后再将子任务的结果进行合并。相关的配置：

Hive使用硬编码查询计划来执行查询，直到出现了基于代价的优化模型（cost-based optimizer， CBO），CBO通过搜集元数据信息来优化查询计划，它提供了两种类型的优化：逻辑优化和物理优化。

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