hivegroupby优化-hive 语句优化

Hive面试题

Join优化：避免笛卡尔积：JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积，因为笛卡尔积会导致数据量暴增，极大影响运行效率。优化Join操作：对于大表与小表的JOIN，可以设置自动识别小表，将小表放入内存中去执行。

HDFS/HBase：作为Hive的数据存储层，HDFS用于存储大规模数据文件，HBase则提供列式存储支持。Hive和数据库比较Hive与传统数据库在多个方面存在显著差异：数据存储位置：Hive数据存储在HDFS上，而数据库通常将数据保存在块设备或本地文件系统中。

Hive面试必备题答案：Hadoop中两个大表实现JOIN的操作：通常使用MapReduce任务进行JOIN操作。可以利用Hive的分布式计算能力，将JOIN操作拆分为多个MapReduce任务。常用的JOIN策略包括Reduce Side Join和Map Side Join。

可以使用Hive中的built-in的org.apache.hadoop.hive.contrib.serdeMultiDelimitSerDe类，并在建表语句中指定分隔符。Hive调优面试题：如何调节Spark SQL的shuffle Task数量：可以通过spark.sql.shuffle.partitions参数来调节Spark SQL的shuffle Task数量。调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量。

数据倾斜的表现在Hive任务执行过程中，数据倾斜的典型表现是任务整体进度长时间卡在99%（或100%），通过查看任务监控页面，能够发现仅有少量（1个或几个）reduce子任务尚未完成。

浅谈数据倾斜的原因及解决方法

数据倾斜的原因主要有以下几点：一是数据分组操作时，某组数据量过大，导致处理效率低下；二是进行Join操作时，某些Key值重复度高或存在大量空值，导致数据分配不均；三是大小表Join操作时，大表数据分布不均，影响Reduce阶段数据处理效率。

从业务和数据上解决数据倾斜 数据有损的方法：过滤掉异常数据，如将ip为0的数据视为无效数据并过滤。数据无损的方法：对分布不均匀的数据进行单独计算，如将大key值的数据拆分到多个任务中处理。hash法：对key进行hash处理，将数据随机打散，增加并行度，然后再进行汇聚操作。

原理：当数据量较大时，直接使用count distinct可能会导致数据倾斜，因为所有相同的值都会被拉到一个节点上进行去重操作。实现：可以先对数据进行groupby操作，然后再对每个分组进行count操作。这样可以避免将所有相同值拉到一个节点上，从而减轻数据倾斜的影响。

从业务和数据上解决数据倾斜：数据有损的方法：找到并过滤掉异常数据，如将ip为0的数据过滤掉。数据无损的方法：对分布不均匀的数据进行单独计算，如将大key的数据拆分成多个小key进行处理。hash法：对key进行hash处理，将数据随机打散，增加并行度，然后再进行汇聚操作。

Hive优化

1、方法：通过设置hive.exec.mode.local.auto=true，使Hive在单节点上处理所有小数据量任务。开启严格模式 原因：严格模式可以防止用户执行可能产生不良影响的查询，如扫描所有分区、不使用LIMIT的ORDER BY等。方法：设置Hive.mapred.mode=strict，开启严格模式。通过以上12种方式的调优和优化，可以显著提升Hive查询和处理的性能。

2、Hive 调优实践与策略优化 Hive 的运行性能，关键在于理解 MapReduce 的各个阶段并进行精细化配置。首先，从输入阶段开始，切片大小的设置至关重要，特别是处理小文件时，通过合并操作可以减少 MapTask 的数量，避免资源浪费。在 Map 阶段，通过调整 split 大小来控制 Map 个数。

3、Join优化：避免笛卡尔积：JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积，因为笛卡尔积会导致数据量暴增，极大影响运行效率。优化Join操作：对于大表与小表的JOIN，可以设置自动识别小表，将小表放入内存中去执行。