深度剖析Hive GroupBy，Distinct 与 Join 原理

Hive 中的 GroupBy, Distinct 和 Join

• GroupBy
  • 几种 Mode
  • 原理
  • 相关参数
• Distinct
  • Single Distinct
  • Multi Distinct
• Join
  • Common Join
  • Map Join——Hive MapJoin 优化历程、FaceBook Join优化
  • Skew Join——Skewed Join Optimization
  • Bucket Join

本文将介绍 Hive GroupBy，Distinct 和 Join 的原理与相关调优参数，帮助大家深入理解Hive。

GroupBy

几种 Mode

根据调用UDAF的不同接口，Hive GroupBy 算子分为以下几类Mode，具体请看代码注释 :)

/*** Group-by Mode: COMPLETE: complete 1-phase aggregation: iterate, terminate* PARTIAL1: partial aggregation - first phase: iterate, terminatePartial* PARTIAL2: partial aggregation - second phase: merge, terminatePartial* PARTIALS: For non-distinct the same as PARTIAL2, for distinct the same as* PARTIAL1* FINAL: partial aggregation - final phase: merge, terminate* HASH: For non-distinct the same as PARTIAL1 but use hash-table-based aggregation* MERGEPARTIAL: FINAL for non-distinct aggregations, COMPLETE for distinct* aggregations.*/

原理

• Map端聚合： Map端进行预聚合，减少shuffle数据量，类似于MR中的Combiner。默认情况下，Hive 会尽可能地使用 Map 端Aggregation，但是如果 Hash Map不能有效地降低内存使用，那么会降级到普通的Aggregation，即 Map 端仅做Shuffle Write，Reducer执行真正的聚合运算。具体可参考：Hive执行过程中最后是否有map-side aggregation。

 

• 倾斜：生成的查询计划有两个 MapReduce 任务。在第一个 MapReduce 中，map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中， 每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果。这样处理的结果是，相同的 Group By Key 有可 能分发到不同的 reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MapReduce 任务再根据预处 理的数据结果按照 Group By Key 分布到 reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 分布到同一个 reduce 中），最后完成最终的聚合操作。（PS: 目前Hive实现中有数据质量问题，请慎用！）

 

相关参数

# 是否开启mapper端聚合
hive.map.aggr# 是否开启，如果数据倾斜，是否优化group by为两个MR job
#该配置会触发hive增加额外的mr过程，随机化key后进行聚合操作得到中间结果，再对中间结果执行最终的聚合操作。
#count(distinct)操作比较特殊，无法进行中间的聚合操作，因此该参数对有count(distinct)操作的sql不适用。
hive.groupby.skewindata
# 用于map端聚合的hashtable最大可用内存，如果超过该内存比例，将flush到磁盘
hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold# 可以用于mapper端hatable的内存比例
hive.map.aggr.hash.percentmemory (Default: 0.5) – Percent of total map task memory that can be used for hash table.
# 如果hashtable大小/输入行数 大于该阈值，那么停止hash聚合,转为sort-based aggregation
hive.map.aggr.hash.min.reduction (Default: 0.5)
# 每隔多少行，检测hashtable大小和input row比例是否超过阈值
hive.groupby.mapaggr.checkinterval # 是否开启bucket group by
hive.optimize.groupby

Distinct

Single Distinct

当 query 只有一个distinct expression时，那么将 distinct expression作为一个partition key做shuffle，然后利用 MapReduce / Tez 的排序，在 reducer 端取最后一个key的即可完成去重功能。

Multi Distinct

如果查询中有多个 distinct expression，同一条record，会生成多条记录进行Shuffle，增大Shuffle量。考虑以下query：

select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;

不考虑 Map Aggregation的情况下，上述 query 实际执行计划如下图所示。 Reducer端接收到的 key 中元素分别是：dealid, distinct expression的序号, distinct expression。

https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

具体代码可参考ReduceSinkOperator.process方法，代码片段如下图所示。

Join

Common Join

• 原理：
  Map阶段：读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key；Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需要用到的)列，同时在value中还会包含表的Tag信息，用于标明此value对应哪个表。
  Shuffle阶段：根据key的值进行hash，并将key/value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。
  Reduce阶段：根据key的值完成join操作，期间通过Tag来识别不同表中的数据。

 

• 适用场景：适用于所有类型的表关联与其他类型join不支持的join类型，比如：full outer join.

Map Join——Hive MapJoin 优化历程、FaceBook Join优化

• 原理：如果关联的表足够小，那么可以将小表加载到mapper的内存中，在map端完成join，减少shuffle和reduce阶段。MapReduce Local Task会在真正的MapReduce Join Task之前，从HDFS读取小表，然后将其转成一个tar文件，最后将文件上传至HDFS Cache.MapReduce Local Task运行过程中，可能由于内存不足而失败，可以通过设置hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage来改变Local Task可使用的内存大小。

 

• Conditional Task： 当如果N-1张小表大小和小于“hive.mapjoin.smalltable.filesize”这个值，则创建Conditional Task。Conditional Tasks把每张表都是小表的情况都考虑进去了，然后加上一个所有表都不是小表的Common Join Task。 如：SELECT * FROM cities JOIN sales on cities.cityId=sales.cityId; 则Conditional Tasks结构如下。在作业执行过程中，Hive将获取到所有关联表的元数据,如：大小，位置等，然后选择一个从众多conditional tasks中选择一个task作为真正执行的task。

 

• BuckUp Task：在MapReduce Local Task执行过程中，如果由于内存不足，导致任务执行失败，此时会直接执行Common Join Task。(PS:生产环境上能正常走到BackUp Task的case比较少，一般会由于客户端OOM，任务直接退出了。)

 

• 相关参数：

# 是否自动转换common join为map joinset hive.auto.convert.join=true;# 如果join的小表和小于该阈值，会尝试将Common join 转换成map join。通过explain命令，可以发现Operator树中有conditional Operator。 如果n-1张表大小和，小于该阈值，则生成conditional tasks。hive.smalltable.filesize or hive.mapjoin.smalltable.filesize# 如果join的小表小于该阈值，会直接将Common join转换成Map join。需要考虑到数据解压之后的实际大小，hive表在被解压后，文件大小可能会增大10倍。hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size

• 适用场景：小表（维度表）join大表（事实表）,不适用与Right/Full outer join.
• 可以优化的点：
  • 根据作业中mapper的数量，来动态调整小表HashTable文件在HDFS上的副本数量。如果mapper有成千万个，可以适当提高cache的副本数量。
  • 通过提前采样小表中的值，动态调整小表大小阈值。如果采样发现小表中重复row较多，可以适度提高小表的上限。

Skew Join——Skewed Join Optimization

• 原理：
  • 假设A、B两张表相互Join，A表在key=1上倾斜。
  • 若key为1，使用B的key=1的哈希表来计算结果，全部在mapper端完成；
  • A表其他key发送到reducer端来join，这个reduce也会从B的mapper中得到对应需要连接的数据；
  • 整个过程中，需要读两次B表，并且需要将两类结果UNION起来。

 

• 相关参数：

set hive.optimize.skewjoin=true;
set hive.skewjoin.key=100000;

• 适用场景：
  • 其中一张表有大量数据集中在某几个Key上
  • 非倾斜表B，关于A的倾斜key的所有数据，需要能全部加载至内存中
  • 需要提前预知那些哪些Key是倾斜的

Bucket Join

• 原理：Join全部在Mapper端进行，只有相互匹配的bucket才会聚集在一起，mapper1只会拉取a，c表的bucket1;Mapper3只会拉取a，c表的bucket2。整个任务在mapper端完成，去除了Shuffle和reduce阶段。

• 相关参数：

set hive.optimize.bucketmapjoin=true;

• 适用场景分析：
  • 关联表的分桶数量成倍数
  • 表的分桶key，需要与join字段相同

 

参考资料:

1) Hive SQL的编译过程: https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

2)MapJoinOptimization: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/MapJoinOptimization

3)FaceBook Join Optimization in Apache Hive: https://engineering.fb.com/core-data/join-optimization-in-apache-hive/

4) Skewed Join Optimization: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Skewed+Join+Optimization