视图

1，功能：

和关系型数据库一样，Hive 中也提供了视图的功能，享用基本表的数据，不会生成另外一份数据。

2，和关系型数据库中的区别：

（1）只有逻辑视图，暂不支持物化视图（后续将在1.0.3版本以后支持）；
- 逻辑视图：不存储任何数据，只有定义，在查询中是转换为对应的定义的HQL去查询。
- 物化视图：将数据转换为一个表，实际存储着数据，这样查询数据，就不用关联一大堆表，如果表很大的话，会在临时表空间内做大量的操作。
（2）视图只能查询，不能LOAD/INSERT/UPDATE/DELETE 数据；
（3）视图在创建时候，只是保存了一份元数据，当查询视图的时候，才开始执行视图对应的那些子查询。

3，操作

1，创建视图
```
  CREATE VIEW student_view 
```

AS SELECT * FROM student where score>85 LIMIT 10;
CREATE VIEW IF NOT EXISTS student_view (address COMMENT ‘address’)
COMMENT ‘view student’
AS SELECT address FROM student;

2，查看视图
查看视图列表：SHOW TABLES;
查看视图详情：DESC student_view;
3，删除视图
```
  DROP VIEW student_view;
```

数据倾斜

1，什么是数据倾斜？

由于数据分布不均匀，造成数据大量集中到一点，造成数据热点。
数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成，但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成。

2，数据倾斜主要表现

（1）当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。查看任务监控页面，发现只有少量（1个或者几个） reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。
（2）单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到 3 倍甚至更多，最长时间远大于平均时长。

3，Hadoop 框架的特性

（1）不怕数据大，怕数据倾斜；
（2）Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询较多；
（3）SUM,COUNT,MAX,MIN 等聚集函数，不会有数据倾斜问题。

4，容易数据倾斜情况

（1）小表关联超大表 JOIN；
（2）GROUP BY 不和聚集函数搭配使用的时候；
（3）COUNT(DISTINCT),在数据量大的情况下，容易数据倾斜，因为 COUNT(DISTINCT) 是按 GROUP BY字段分组，按 DISTINCT 字段排序。
总体概要

5,产生数据倾斜的具体原因

（1）key 分布不均匀，少量的 key 对应大量 value
（2）业务数据本身的特性
（3）建表考虑不周全
（4）某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜

6,业务场景

1,空值产生的数据倾斜
- 场景说明
  在日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和用户表中的 user_id 相关联，就会碰到数据倾斜的问题。
- 解决方案
  方案一： user_id 为空的不参与关联
```
  SELECT * FROM log a 
  JOIN user b 
  ON a.user_id IS NOT NULL 
  AND a.user_id = b.user_id 
  UNION ALL
  SELECT * FROM log c WHERE c.user_id IS NULL;
```
  方案二：赋予空值新的 key 值
```
  SELECT * FROM log a 
  LEFT OUTER JOIN user b 
  ON 
  CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN CONCAT('hive',RAND())
  ELSE a.user_id END = b.user_id;
```
  方案二比方案一效率高，job数少，方案一2个job，方案二只需1个job
2，不同数据类型关联产生数据倾斜
- 场景说明
  用户表中 user_id 字段为 int， log 表中 user_id 为既有 string 也有 int 的类型。当按照两个表的 user_id 进行 Join 操作的时候，默认的 hash 操作会按照 int 类型的 id 来进行分配，这样就会导致所有的 string 类型的 id 就被分到同一个 reducer 当中。
- 解决方案
  把 int 类型 id 转换成 string 类型的 id
```
  SELECT * FROM user a 
  LEFT OUTER JOIN log b 
  ON b.user_id = CAST(a.user_id AS STRING);
```
3，大小表关联查询
- 解决方案
  MapJoin 概念：将其中的某个表（全量数据）分发到所有 Map 端进行 Join，从而避免了reduce，前提要求是内存足以装下该全量数据。
```
  SELECT /*+ MAPJOIN(user) */ 
  user.user_id, log.user_id
  FROM user JOIN log 
  WHERE user.user_id=log.user_id;
```
- （2）示例详解
  以大表 a 和小表 b 为例，所有的 MapTask 节点都装载小表 b 的所有数据，然后大表 a 的一个数据块，数据比如说是 a1, 去跟 b 全量数据做连接，就省去了 reduce 来做汇总的过程。
- （3）使用条件
  内存允许的条件下
  只限于做 Join 查询的时候
- （4）特殊情况
  大大表关联
  把大表切分成小表，然后分别 MapJoin

Hive 执行过程实例分析

JOIN

1，示例

内连接：

  SELECT u.name, o.orderid FROM order o
  JOIN user u 
  ON o.uid = u.uid;

2，实现过程

（1）Map Join（Map 阶段完成 Join）
如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件，那么 Hive 解析器会将 Join 操作转换成 Common Join,即：在 Reduce 阶段完成 Join。
（2）Common Join（Reduce 阶段完成 Join）
具体实现过程
- 1，Map阶段
  （1）读取源表数据，Map 输出以 JOIN ON 条件中的列作为 Key，若有多个列，则 Key 是这些列的组合
  （2）Map 输出以 JOIN 之后所关心的列（SELECT 或者 WHERE 中需要用到的）作为 Value，当有多个列时， Value 是这些列的组合。在 Value 中还会包含表的 Tag 信息，用于标明此 Value 对应于哪个表
  （3）按照 Key 进行排序
- 2，Shuffle阶段
  根据 Key 的值进行 Hash，并将 Key/Value 对按照 Hash 值推送至不同的 Reduce 中，这样确保两个表中相同的 Key 位于同一个 Reduce 中
- 3，Reduce阶段
  根据 Key 值进行 Join 操作，并且通过 Tag 来识别不同表中的数据

GROUP BY

示例

	SELECT rank, isonline, count(*) FROM city

GROUP BY rank, isonline;

实现过程

具体实现过程
1，Map阶段
（1）Map 输出以 GROUP BY 的字段组合作为 Key，如果有多个列，则 Key 是这些列的组合；
（2）Map 输出以 Key 出现次数之和作为 Value；
（3）按照 Key 进行排序。
2，Shuffle阶段
根据 Key 的值进行 Hash，并将 Key/Value 对按照 Hash 值推送至不同的 Reduce 中，这样确保两个表中相同的 Key 位于同一个 Reduce 中。
3，Reduce阶段
Reducer 根据 Key 值对 Value 进行叠加。

4，Hive 优化策略

Hadoop 框架计算特性

1，不怕数据量大，怕数据倾斜
2，job 数越多作业运行效率越低
原因：MapReduce 作业初始化的时间比较长
3，SUM,COUNT,MAX,MIN 等 UDAF，不怕数据倾斜
原因：Map 端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题
4 ，COUNT(DISTINCT userid)，在数据量大的情况下，效率较低
原因：COUNT(DISTINCT)是按 GROUP BY 字段分组，按 DISTINCT 字段排序，一般这种分布方式很容易数据倾斜

常用优化手段

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 MapReduce 的 task 数，能有效提升性能
5，可以使用通用的算法优化手段：set hive.groupby.skewindata=true;
若是不适应特定业务背景时，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题
6，数据量较大的情况下，慎用 COUNT(DISTINCT)， GROUP BY 容易产生倾斜问题
7，对小文件进行合并，是行之有效的提高调度效率的方法
8，优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优

全排序

1，CLUSTER BY：对同一字段分桶并排序，CLUSTER BY = DISTRIBUTE BY + SORT BY。
2，DISTRIBUTE BY：分桶，保证同一字段值只存在一个结果（reducer）当中。
3，SORT BY：局部排序，单个 Reduce 结果。
4，ORDER BY：全局排序。

笛卡尔积

Hive 设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict，默认是nonstrict）时，不允许在 HQL 语句中出现笛卡尔积。说明了 Hive 对笛卡尔积支持较弱
经常是一个大表和一个小表进行 Join，结果仍然很大（以至于无法用单机处理）
- 解决方法： MapJoin
MapJoin详解
- 解释
  会在 Map 端完成 Join 操作，需要将 Join 操作的一个或多个表完全读入内存
- MapJoin 具体用法
  1，代码：
```
  SELECT /* +mapjoin(a) */ a.id , name, age FROM a JOIN b ON a.id = b.id;
```
  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；
  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
  2，参数控制
```
  hive.auto.convert.join=true     ##默认 MapJoin 优化自动开启														
  hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000   ##设置小表不超过多大时自动开启 MapJoin 优化
```
3，解决问题
有一个极小的表<1000行（a是小表）；
需要做不等值 Join 操作（a.x<b.y或者a.x like b.y等）。普通 Join 语法不支持不等于操作，Hive 语法解析会直接抛出错误。
4，出现问题
在子查询中可能出现未知 bug
解决方法：在大表和小表做笛卡尔积时，可以给 Join 添加一个 Join key

IN/EXISTS 语句

推荐使用 Hive 的一个高效替代方案： LEFT SEMI JOIN

GROUP BY

Map 端部分聚合
并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。

MapReduce 的 combiner 组件

  hive.map.aggr = true    ##是否在 Map 端进行聚合，默认为 true
  hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000    ##在 Map 端进行聚合操作的条目数目

小文件合并

问题
文件数目过多，会给 HDFS 带来压力，并且会影响处理效率，可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件

参数设置

  hive.merge.mapfiles = true                  ##是否和并 Map 输出文件，默认为 true
  hive.merge.mapredfiles = false              ##是否合并 Reduce 输出文件，默认为 false
  hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000    ##合并文件的大小

Hive的高级应用-视图-优化

视图

1，功能：

2，和关系型数据库中的区别：

3，操作

数据倾斜

1，什么是数据倾斜？

2，数据倾斜主要表现

3，Hadoop 框架的特性

4，容易数据倾斜情况

5,产生数据倾斜的具体原因

6,业务场景

Hive 执行过程实例分析

JOIN

1，示例

2，实现过程

GROUP BY

示例

实现过程

4，Hive 优化策略

Hadoop 框架计算特性

常用优化手段

全排序

笛卡尔积

IN/EXISTS 语句

GROUP BY

小文件合并

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4，容易数据倾斜情况

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1，示例

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