hive的安装，什么是hive的metastore的远程与本地

这里实验一下把hive.metastore.local参数设置为false的情况下怎么启动hive，

当然首先要修改为false，

hive.metastore.local

false

controls whether to connect to remove metastore server or open a new metastore server in Hive Client JVM

并加入配置thrift server的配置：

hive.metastore.uris thrift://127.0.0.1:9083

然后启动hadoop集群，启动win上的mysql，保证集群ok，测试mysql ok

然后启动metastore：hive --service metastore

这个过程会测试连接 建立schema 建表

继续启动thrift server：hive --service hiveserver

Starting Hive Thrift Server

这里会卡住，其实这是典型的前台启动，如果退出到shell，那么server就会停止，想后台启动的话可以采用nohup方式。

最后启动hive：hive

hive>show tables

OK

tb

tb2

Time taken: 1.117 seconds

发现hive就可以启动起来了，其实我们只需要把hive理解为几个部分即可：metastore、thrift server和剩下的hive，这几个部分都是可以分开部署的，放在不同的服务器上，这样的设计增加了hive的ha和可扩展性 但是分开部署会牺牲很大的可维护性，也增加了运维的复杂性，所以一般还是把元数据留着mysql中 其他的部分放在一个jvm中。

hive也是个cs结构的东西 thrift是负责client和server通信的

大家好呀，这节课学习 HiveSQL 的常用优化技巧。由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapReduce 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

本节课的主要内容 ：

引言

1、技巧一：列裁剪和分区裁剪

（1）列裁剪

（2）分区裁剪

2、技巧二：排序技巧——sort by代替order by

3、技巧三：去重技巧——用group by来替换distinct

4、技巧四：聚合技巧——grouping sets、cube、rollup

（1）grouping sets

（2）cube

（3）rollup

5、技巧五：换个思路解题

6、技巧六：union all时可以开启并发执行

7、技巧七：表连接优化

8、技巧八：遵循严格模式

Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapReduce 分配不合理等等。对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整。

列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时，如果select 所有的列或者不指定分区，导致的全表扫描和全分区扫描效率都很低。Hive中与列裁剪优化相关的配置项是 hive.optimize.cp ，默认是 true 。

分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。

HiveSQL中的 order by 与其他 SQL 语言中的功能一样，就是将结果按某个字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个 reduce 中，在数据量大时可能会长时间计算不完。

如果使用 sort by ，那么就会视情况启动多个 reducer 进行排序，并且保证每个 reducer 内局部有序。为了控制 map 端数据分配到 reduce 的 key，往往还要配合 distribute by 一同使用。如果不加 distribute by 的话，map 端数据就会随机分配给 reducer。

这里需要解释一下， distribute by 和 sort by 结合使用是如何相较于 order by 提升运行效率的。

假如我们要对一张很大的用户信息表按照年龄进行分组，优化前的写法是直接 order by age 。使用 distribute by 和 sort by 结合进行优化的时候， sort by 后面还是 age 这个排序字段， distribute by 后面选择一个没有重复值的均匀字段，比如 user_id 。

这样做的原因是，通常用户的年龄分布是不均匀的，比如20岁以下和50岁以上的人非常少，中间几个年龄段的人又非常多，在 Map 阶段就会造成有些任务很大，有些任务很小。那通过 distribute by 一个均匀字段，就可以让系统均匀地进行“分桶”，对每个桶进行排序，最后再组合，这样就能从整体上提升 MapReduce 的效率。

取出 user_trade 表中全部支付用户：

原有写法的执行时长：

优化写法的执行时长：

考虑对之前的案例进行优化：

注意： 在极大的数据量（且很多重复值）时，可以先 group by 去重，再 count() 计数，效率高于直接 count(distinct **) 。

如果我们想知道用户的性别分布、城市分布、等级分布，你会怎么写？

通常写法：

缺点 ：要分别写三次SQL，需要执行三次，重复工作，且费时。

那该怎么优化呢？

注意 ：这个聚合结果相当于纵向地堆在一起了（Union all），分类字段用不同列来进行区分，也就是每一行数据都包含 4 列，前三列是分类字段，最后一列是聚合计算的结果。

GROUPING SETS() ：在 group by 查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的 group by 结果集进行 union all。聚合规则在括号中进行指定。

如果我们想知道用户的性别分布以及每个性别的城市分布，你会怎么写？

那该怎么优化呢？

注意： 第二列为NULL的，就是性别的用户分布，其余有城市的均为每个性别的城市分布。

cube：根据 group by 维度的所有组合进行聚合

注意 ：跑完数据后，整理很关键！！！

rollup：以最左侧的维度为主，进行层级聚合，是cube的子集。

如果我想同时计算出，每个月的支付金额，以及每年的总支付金额，该怎么办？

那应该如何优化呢？

条条大路通罗马，写SQL亦是如此，能达到同样效果的SQL有很多种，要学会思路转换，灵活应用。

来看一个我们之前做过的案例：

有没有别的写法呢？

Hive 中互相没有依赖关系的 job 间是可以并行执行的，最典型的就是

多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下，可以开启并

行执行。参数设置： set hive.exec.parallel=true

时间对比：

所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的 HiveSQL 语句，一旦执行会直接报错。

要开启严格模式，需要将参数 hive.mapred.mode 设为 strict 。

好啦，这节课的内容就是这些。以上优化技巧需要大家在平时的练习和使用中有意识地去注意自己的语句，不断改进，就能掌握最优的写法。

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