hive on mr调优

<think>嗯，用户想了解Hive on MapReduce的性能调优最佳实践和参数配置。我需要结合他们提供的引用内容来整理答案。首先，Hive调优通常涉及多个方面，比如数据压缩、资源分配、动态分区和查询优化等。让我仔细看看用户提供的引用内容。 引用[1]提到了中间数据的压缩，设置hive.exec.compress.intermediate为true，这样可以减少数据传输量，提升性能。中间文件压缩很重要，尤其是在多个MapReduce作业之间传输数据的时候。可能需要提到使用哪种压缩算法，比如Snappy或LZO，因为它们压缩和解压速度快。 引用[2]和[3]虽然主要是关于Hive on Spark的参数调优，但里面提到的一些思路可能也适用于MapReduce。比如动态分配Executor，但在MapReduce里可能对应的是调整mapper和reducer的数量。不过MapReduce的资源管理可能更多依赖于YARN的配置，比如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb这些参数。需要确认这些参数是否属于Hive调优的一部分。 引用[4]提到动态分区的设置，需要将hive.exec.dynamic.partition.mode设为nonstrict。动态分区在处理大量分区时能提升效率，避免静态分区的限制。另外，可能还需要设置hive.exec.max.dynamic.partitions来控制最大分区数，防止过多分区导致的问题。 接下来，用户的问题是关于MapReduce的，所以需要重点整理与MapReduce相关的调优参数。比如： 1. 压缩设置：中间数据和最终输出的压缩，如hive.exec.compress.output和hive.exec.compress.intermediate，以及压缩编解码器的选择。 2. 调整mapper和reducer的数量：MapReduce中可以通过mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces来设置，但通常Hive会自动计算，但有时候手动调整可能更好。比如减少reducer数量过大导致的小文件问题。 3. 资源分配：调整每个task的内存，避免OOM错误，如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb，以及JVM堆大小的设置。 4. 动态分区和分桶：合理使用动态分区和分桶技术，优化数据存储和查询效率。 5. 数据倾斜处理：比如通过hive.groupby.skewindata来应对group by时的数据倾斜。 6. 并行执行：设置hive.exec.parallel为true，允许多个阶段并行执行。 7. 合并小文件：输入阶段合并小文件，输出阶段也合并，减少任务数。 可能还需要提到一些其他参数，比如hive.optimize.sort.dynamic.partition在插入动态分区时的排序优化，或者使用Tez引擎替代MapReduce，不过用户明确问的是MapReduce，所以Tez可能不在讨论范围内。 另外，需要注意参数设置的上下文，比如是在hive-site.xml中设置，还是在会话级别通过SET命令设置。引用中提到的hive.exec.compress.intermediate就是一个例子，用户需要知道在哪里配置这些参数。 可能还要提到监控和诊断工具，比如查看作业的Counter数据，分析哪些阶段耗时较长，从而针对性优化。 总结起来，结构应该分为几个部分：压缩优化、资源参数调整、任务并行度、数据存储优化、动态分区配置、处理数据倾斜、小文件合并等。每个部分给出具体参数和推荐值，并引用对应的引用来支持。例如，中间压缩引用[1]，动态分区引用[4]，资源参数参考引用[3]中的思路，虽然引用[3]是关于Spark的，但类似的资源管理原则可能适用。 最后生成相关问题的时候，要确保问题覆盖调优的不同方面，比如压缩配置、资源参数、动态分区使用、数据倾斜处理等。</think>### Hive on MapReduce 性能调优最佳实践 #### 一、中间数据压缩优化 1. **启用中间文件压缩** 设置`hive.exec.compress.intermediate=true`，可减少MapReduce作业间的数据传输量，提升I/O效率[^1]。建议使用**Snappy**或**LZO**压缩算法（需Hadoop支持），平衡压缩率与速度： ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; SET mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` 2. **输出结果压缩** 启用`hive.exec.compress.output`压缩最终输出文件： ```sql SET hive.exec.compress.output=true; SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; ``` --- #### 二、资源分配与任务并行度 1. **Mapper/Reducer资源配置** - **内存分配**：通过YARN参数控制单个任务资源，避免OOM： ```sql SET mapreduce.map.memory.mb=4096; -- 单个Map Task内存 SET mapreduce.reduce.memory.mb=8192; -- 单个Reduce Task内存 ``` - **JVM重用**：减少任务启动开销： ```sql SET mapreduce.job.jvm.numtasks=10; -- 单个JVM运行的任务数 ``` 2. **动态调整Reducer数量** Hive默认根据数据量计算Reducer数量，可通过`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`调整： ```sql SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; -- 每个Reducer处理256MB数据 ``` --- #### 三、数据存储与查询优化 1. **动态分区配置** 避免全表扫描，启用动态分区并限制最大分区数[^4]： ```sql SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; SET hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; ``` 2. **合并小文件** - **输入阶段合并**：减少Map任务数： ```sql SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; ``` - **输出阶段合并**：避免生成过多小文件： ```sql SET hive.merge.mapfiles=true; -- Map-only作业输出合并 SET hive.merge.mapredfiles=true; -- MapReduce作业输出合并 SET hive.merge.size.per.task=256000000; -- 合并文件阈值 ``` 3. **数据倾斜处理** - **Group By倾斜优化**：启用`hive.groupby.skewindata`： ```sql SET hive.groupby.skewindata=true; -- 生成两个MR Job分散负载 ``` - **Join倾斜处理**：使用Map Join或过滤倾斜键值： ```sql SET hive.auto.convert.join=true; -- 自动转为Map Join（小表<25MB） ``` --- #### 四、高级参数调优 | 参数 | 作用 | 推荐值 | |------|------|--------| | `hive.exec.parallel` | 开启Stage并行执行 | `true` | | `hive.optimize.sort.dynamic.partition` | 动态分区插入时排序优化 | `true` | | `mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent` | Reduce阶段Shuffle缓冲区占比 | `0.7` | ---