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HQL语法优化之任务并行度

优化说明

Map端并行度

 Reduce端并行度

 优化案例

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HQL语法优化之任务并行度

优化说明

对于分布式计算任务来说，设置一个合理的并行度至关重要。Hive的计算任务依赖于MapReduce框架来完成，因此并行度的调整需要从Map端和Reduce端两方面考虑。

Map端并行度

Map端的并行度指的是Map任务的数量，这通常是由输入文件的切片数决定的。在大多数情况下，Map端的并行度无需手动调整。但在以下特殊情况下，可以考虑调整Map端并行度：

1. 查询的表中存在大量小文件 按照Hadoop默认的切片策略，每个小文件会被分配给一个独立的map task进行处理。如果查询的表包含大量的小文件，则会导致启动大量的map task，造成计算资源的浪费。为了解决这个问题，可以使用Hive提供的CombineHiveInputFormat，将多个小文件合并成一个切片，从而减少map task的数量。相关参数如下：

   set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

2. Map端有复杂的查询逻辑 如果SQL语句中包含了复杂的查询逻辑，如正则替换、JSON解析等，那么Map端的计算可能会相对较慢。在这种情况下，如果计算资源充足，可以考虑增加Map端的并行度，使每个map task处理的数据量减少，以加快计算速度。相关参数如下：

   -- 一个切片的最大值
   set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=256000000;

 Reduce端并行度

Reduce端的并行度是指Reduce任务的数量。与Map端相比，Reduce端的并行度更为关键。Reduce端的并行度可以由用户指定，也可以由Hive根据输入文件的大小自动估算。Reduce端并行度的相关参数如下：

• set mapreduce.job.reduces; （指定Reduce端并行度，默认值为-1，表示用户未指定）
• set hive.exec.reducers.max; （Reduce端并行度最大值）
• set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer; （单个Reduce Task计算的数据量，用于估算Reduce并行度）

Reduce端并行度的确定逻辑如下：

如果指定了参数mapreduce.job.reduces的值为一个非负整数，则Reduce并行度为该指定值。否则，Hive将自行估算Reduce并行度，估算逻辑如下：

假设Job输入的文件大小为totalInputBytes， 参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer的值为bytesPerReducer， 参数hive.exec.reducers.max的值为maxReducers，

则Reduce端的并行度为：

Reduce并行度=min⁡(⌈totalInputBytesbytesPerReducer⌉,maxReducers)Reduce并行度=min(⌈bytesPerReducertotalInputBytes​⌉,maxReducers)

由于Hive自行估算Reduce并行度时，是基于整个MR Job输入文件大小的，因此在某些情况下，其估计的并行度可能并不准确。此时，用户需要根据实际情况来指定Reduce并行度。

 优化案例

示例SQL语句

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

优化前 上述SQL语句在不指定Reduce并行度时，Hive自行估算并行度的逻辑如下：

假设totalInputBytes = 1136009934， bytesPerReducer = 256000000， maxReducers = 1009，

经计算，Reduce并行度为：

优化思路 上述SQL语句在默认情况下，会进行map-side聚合，即Reduce端接收到的数据已经是Map端聚合后的结果。观察任务执行过程会发现，每个Map端输出的数据只有34条记录，共有5个map task。

这意味着Reduce端实际上只会接收170（34 * 5）条记录。因此理论上Reduce端并行度设置为1就足够了。在这种情况下，用户可以通过以下参数自行设置Reduce端并行度为1：

-- 指定Reduce端并行度，默认值为-1，表示用户未指定
set mapreduce.job.reduces=1;