最近为了调试hive试了很多hive参数，对于hive任务优化，减少使用内存有一些自己的见解，在此做一个记录。
一：Hive是什么
Hive是面向大数据的数据仓库，是一种将SQL转换为mapreduce的工具。
二：mapreduce的基本流程及阶段可进行的优化操作
（其实有很多不用设置有默认的设置或设置后反而执行时间长，此处做了解，参考设置在下一节）
附上网上的一张老图（虽然老但是很具有代表性，哈哈哈）
上面的图知道，对于mapreduce任务可分为以上几个步骤，input、splitting、Mapping、Shuffing、reducing、finalresult，我们可以对这些阶段进行分别的优化！！
Splitting阶段优化：将输入数据进行按照大小节分，分成不同的块。
优化点：1.适当增加切割块的大小（单个节点先按照maxsize进行切分，剩下的进行minsize大小的合并。然后是节点之间的合并，最后是机架之间的合并。）
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize = 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize = 1024000000;（默认256M）
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node= 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize.per.node= 1024000000;（默认1b）
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack= 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize.per.rack= 1024000000;（默认1b）
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;（默认存在）
Mapping阶段优化：将相同的key进行对应的转换，其实map的个数取决于上一阶段切割的最终的数据块个数。
优化点：1.手动规定map的个数（例子：任务中有100个map，但是可以使map分批执行一批10个）
set mapreduce.job.running.map.limit=20;
2.规定map同时并行的个数（例子：任务中有100个map，但是可以使map分批执行一批10个）
set mapreduce.map.memory.mb=3584;(3.5G内存) 默认2.1倍会杀掉
3.限制map可使用的最大内存
set hive.map.aggr = true
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000（将数据每100000进行聚合）
Shuffing阶段优化：将相同的的key放到一个reduce中，其实是一个网络传输的过程。
优化点：1.map后进行压缩（压缩后自动解压）
set mapreduce.map.output.compress=true（map输出压缩，mapreduce参数）
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec（map输出压缩格式，mapreduce参数）
2.map后进行合并文件操作
set hive.merge.mapfiles = true（新启一个job完成合并，合并多大set hive.merge.size.per.task决定）
reducing阶段优化：进行数据累加操作，并将结果传输到对应的文件中。
优化点：1.手动规定reduce的个数
set mapred.reduce.tasks = 20;
2.规定reduce同时并行的个数（例子：任务中有100个reduce，但是可以使reduce分批执行一批10个）
set mapreduce.job.running.reduce.limit=80;
3.限制reduce可使用的最大内存
set mapreduce.reduce.memory.mb=7168;(7G内存) 默认2.1倍会杀掉
4.设置每个reduce可处理的数据大小（直接决定reduce个数）
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1024*1000*1000;
5.reduce最大个数
set hive.exec.reducers.max =2000;(mapreduce.job.running.reduce.limit变相使用)
6.reduce后可进行文件合并
set hive.merge.sparkfiles = false（spark引擎，结束后合并文件，新启动一个任务）
set hive.merge.tezfiles = false（tez引擎，结束后合并文件，新启动一个任务）
set hive.merge.mapredfiles = true（mapreduce引擎，结束后合并文件，新启动一个任务）
set hive.merge.smallfiles.avgsize =100*1000*1000 （输出文件小于当前值的时候，任务结束后合并文件的大小）
set hive.merge.size.per.task = 1024*1000*1000 （将文件合并成为多大）
finalresult阶段优化：其实就是写文件的过程。
优化点：1.reduce后要进行压缩写到HDFS（每个节点单独跑任务，但是最后的结果需要汇聚到一处）
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=false // 默认值是 false reduce属性
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK // 默认值是 Record reduce属性
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
其他优化：
JVM优化：一个JVM运行的job数是有上限的，我们可以设置最大执行的个数
set mapreduce.job.jvm.numtasks=100
并发及并发线程数优化：job的子查询可能没关系，所以可以开启并发查询
set hive.exec.parallel = true;
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
数据倾斜优化：可进行key值个数的判断，判断时候发生数据倾斜
set hive.optimize.skewjoin=true;
set hive.skewjoin.key=100000;（超过10000个相同的key就认为是数据倾斜，需要进行打散处理）
分区优化：hive有桶表和分区表，可开启动态分区（其实就是不同文件夹）
set hive.exec.dynamic.partition=true
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict（分区表分为严格模式和非严格模式）
job之间优化：
set hive.exec.compress.output=true;（最终结果压缩。若map压缩和reduce压缩都没有用，改参数使用的话。两个job第一个job后数据不压缩，第二个job输出压缩）
set hive.exec.compress.intermediate=true（若map压缩reduce压缩最终输出压缩都没有用，改参数使用的话。两个job第一个job后数据压缩，第二个job输出不压缩） SQL优化：
小表往前放
三：常用hive参数优化
其实上面是对每一个阶段都进行数据优化，有很多参数都是默认开启或者有默认值的。
只需要用到常用的几个就行，其他的作为了解。下面列举出比较常用的：
Splitting阶段：将输入小文件合并成为大文件
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize = 1024000000;（参数mapreduce.map.memory.mb=3584 默认2.1倍会杀掉，一个map申请3.5G内存不用浪费了）
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize = 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node= 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize.per.node= 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack= 1024000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize.per.rack= 1024000000;
map阶段一般很快，参数可以不设置
reduce阶段
set mapreduce.job.running.reduce.limit=80;（例子：任务中有100个reduce，但是可以使reduce分批执行一批10个）
合并文件
hive合并文件是新启动一个任务合并文件，感觉这个参数不太合适，有这个时间不如直接输出（map和reduce阶段都是一样的）。
压缩文件
（这个参数十分好，压缩不仅仅节约空间而且在网络传输的时候比较省宽带，mapreduce和spark都是默认可以解压缩的，比较方便。）
set mapreduce.map.output.compress=true（map输出压缩，map阶段参数）
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec（map输出压缩格式，map阶段参数）
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=false // 默认值是 false reduce阶段参数
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK // 默认值是 Record reduce阶段参数
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec // 默认值是 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
set hive.exec.compress.output=true;（最终结果压缩。若map压缩和reduce压缩都没有用，改参数使用的话。两个job第一个job后数据不压缩，第二个job输出压缩）
set hive.exec.compress.intermediate=true（若map压缩reduce压缩最终输出压缩都没有用，改参数使用的话。两个job第一个job后数据压缩，第二个job输出不压缩）
Jvm优化（建议不设置）
并发优化
set hive.exec.parallel = true;
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
数据倾斜优化：
set hive.optimize.skewjoin=true;
set hive.skewjoin.key=100000;（超过10000个相同的key就认为是数据倾斜，需要进行打散处理）
分区优化（建表的时候要partation by ）：
set hive.exec.dynamic.partition=true
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict（分区表分为严格模式和非严格模式）
SQL优化
小表往前放
四：hivesql内存计算过程，mapreduce确定及常用UI端口
1.hive参数配置：
Hive UI------>>>>Hive Configuration页签找到（版本与版本之间参数的名字不太一样一定要看清楚配置的名字，最好使用最新的配置名称）
2.hivesql使用内存资源
hivesql使用资源可在YARN的管理界面中RUNNING中看到，需要时不时刷新因为是动态的。（一般为3.5g*map个数字+7g*reduce个数）
3.hivesql生成的job的map个数reduce个数
可在YARN的管理界面中FINISHED中找到job后点击History，进去之后就会看到map数和reduce数
Splitting块个数决定map个数，reduce个数取决于输出的大小（1G一个reduce）
4.常用UI：
1、HDFS页面：50070
2、YARN的管理界面：8088
3、HistoryServer的管理界面：19888
4、Zookeeper的服务端口号：2181
5、Hive.server2=10002
6、Kafka的服务端口号：9092
7、Hbase界面：16010,60010
8、Spark的界面：8080
原文地址：https://www.cnblogs.com/wuxiaolong4/p/11565220.html