hive常用设置参数

hadoop 常用参数整理 (2013-01-16 15:06:22)转载▼
标签： 杂谈 分类： hadoop
hadoop 版本1.03

hadoop.tmp.dir  ---> mapred-site.xml
默认值： /tmp
说明： 尽量手动配置这个选项，否则的话都默认存在了里系统的默认临时文件/tmp里。并且手动配置的时候，如果服务器是多磁盘的，每个磁盘都设置一个临时文件目录，这样便于mapreduce或者hdfs等使用的时候提高磁盘IO效率

看默认配置，将许多参数的默认地址设为来该文件下面

fs.trash.interval  -->core-site.xml
默认值： 0
说明： 这个是开启hdfs文件删除自动转移到垃圾箱的选项，值为垃圾箱文件清除时间。一般开启这个会比较好，以防错误删除重要文件。单位是分钟。

io.sort.mb  -->mapred-site.xml
默认值：100
说明： 排序内存使用限制，这里设置200m。新版本看说明貌似改成了这个mapreduce.task.io.sort.mb。

io.sort.factor -->mapred-site.xml
默认值：10
说明：排序文件的时候一次同时最多可并流的个数，这里设置100。新版本为mapreduce.task.io.sort.factor。

dfs.blocksize  -->mapred-site.xml
默认值：67108864
说明： 这个就是hdfs里一个文件块的大小了，默认64M，这里设置134217728，即128M，太大的话会有较少map同时计算，太小的话也浪费可用map个数资源，而且文件太小namenode就浪费内存多。根据需要进行设置。
hive.metastore.execute.setugi：非安全模式，设置为true会令metastore以客户端的用户和组权限执行DFS操作，默认是false，这个属性需要服务端和客户端同时设置；
mapred-site.xml
mapred.compress.map.output
map的输出是否压缩
mapred.map.output.compression.codec
map的输出压缩方式
mapred.output.compress
reduce的输出是否压缩
mapred.output.compression.codec
reduce的输出压缩方式
set hive.exec.compress.output=true;控制是否将hive中最后的结果进行压缩的。如果将该参数设置为true的时候，文件类型一般会选择SequenceFile。
hive压缩 最终结果和中间结果  
hive>set mapred.output.compress=true;                                                
hive> set mapred.compress.map.output=true;      
set mapred.map.output.compression.type=block;               
hive> set hive.exec.compress.output=true;             
hive> set mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;

待确定
hive> set hive.exec.compress.intermediate=true;                                       
hive> set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;             
hive> SET io.seqfile.compression.type=BLOCK;     
因为SequenceFile的压缩可以按block的级别，压缩后也可以启用多个map来执行任务。
而当TextFile的时候则仅仅能按file来压缩，这样无论多大的文件也仅仅能采用一个map，效率差得不是一点半点。
io.compression.codecs 为整体的io方式而mapred.map.output.compression.codec为map的输出编码mapred.output.compress为mapreduce结束后的编码

3.hive压缩后的表，可以用使用sql+python调用，数据会自动解压。

说明：
最终的结果数据开启压缩：
<property>
  <name>hive.exec.compress.output</name>
  <value>true</value>
  <description> This controls whether the final outputs of a query (to a local/hdfs file or a hive table) is compressed. The compression codec and other options are determined from hadoop config variables mapred.output.compress* </description>
</property>

中间的结果数据是否压缩，当sql生成多个MR，最后mr输出不压缩，之前MR的结果数据压缩。
<property>
  <name>hive.exec.compress.intermediate</name>
  <value>true</value>
  <description> This controls whether intermediate files produced by hive between multiple map-reduce jobs are compressed. The compression codec and other options are determined from hadoop config variables mapred.output.compress* </description>
</property>
<property>
<name>hive.intermediate.compression.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>
</property>
SET io.seqfile.compression.type=BLOCK;


控制每个任务合并小文件后的文件大小(默认256000000)：hive.merge.size.per.task
告诉Hadoop什么样的文件属于小文件(默认16000000)：hive.merge.smallfiles.avgsize
是否合并Map的输出文件(默认true)：hive.merge.mapfiles
是否合并Reduce的输出文件(默认false)：hive.merge.mapredfiles
对于只有map的压缩格式的输出的小文件不能合并 （因为reduce阶段会有汇总的过程）


hive 中 set mapred.reduce.tasks=3; 设置reduce数量，但设置map数量不生效。
可以在执行hive前，通过set mapred.map.tasks=24来设定
但由于使用hive，会操作多个input文件，所以hive默认会把map的任务数设置成输入的文件数目
即使你通过set设置了数目，也不起作用…


hive.exec.script.maxerrsize：一个map/reduce任务允许打印到标准错误里的最大字节数，为了防止脚本把分区日志填满，默认是100000；

hive.exec.script.allow.partial.consumption：hive是否允许脚本不从标准输入中读取任何内容就成功退出，默认关闭false；

hive.script.operator.id.env.var：在用户使用transform函数做自定义map/reduce时，存储唯一的脚本标识的环境变量的名字，默认HIVE_SCRIPT_OPERATOR_ID；

hive.exec.compress.output：控制hive的查询结果输出是否进行压缩，压缩方式在hadoop的mapred.output.compress中配置，默认不压缩false；

hive.exec.compress.intermediate：控制hive的查询中间结果是否进行压缩，同上条配置，默认不压缩false；

hive.exec.parallel：hive的执行job是否并行执行，默认不开启false，在很多操作如join时，子查询之间并无关联可独立运行，这种情况下开启并行运算可以大大加速；

hvie.exec.parallel.thread.number：并行运算开启时，允许多少作业同时计算，默认是8；

hive.exec.rowoffset：是否提供行偏移量的虚拟列，默认是false不提供，Hive有两个虚拟列:一个是INPUT__FILE__NAME,表示输入文件的路径，另外一个是BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE，表示记录在文件中的块偏移量，这对排查出现不符合预期或者null结果的查询是很有帮助的（来自这篇文章）；

hive.task.progress：控制hive是否在执行过程中周期性的更新任务进度计数器，开启这个配置可以帮助job tracker更好的监控任务的执行情况，但是会带来一定的性能损耗，当动态分区标志hive.exec.dynamic.partition开启时，本配置自动开启；

hive.exec.pre.hooks：执行前置条件，一个用逗号分隔开的实现了org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext接口的java class列表，配置了该配置后，每个hive任务执行前都要执行这个执行前钩子，默认是空；

hive.exec.post.hooks：同上，执行后钩子，默认是空；

hive.exec.failure.hooks：同上，异常时钩子，在程序发生异常时执行，默认是空；

hive.mergejob.maponly：试图生成一个只有map的任务去做merge，前提是支持CombineHiveInputFormat，默认开启true；

hive.mapjoin.smalltable.filesize：输入表文件的mapjoin阈值，如果输入文件的大小小于该值，则试图将普通join转化为mapjoin，默认25MB；

hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage：mapjoin本地任务执行时hash表容纳key/value的最大量，超过这个值的话本地任务会自动退出，默认是0.9；

hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage：类似上面，只不过是如果mapjoin后有一个group by的话，该配置控制类似这样的query的本地内存容量上限，默认是0.55；

hive.mapjoin.check.memory.rows：在运算了多少行后执行内存使用量检查，默认100000；

hive.heartbeat.interval：发送心跳的时间间隔，在mapjoin和filter操作中使用，默认1000；

hive.auto.convert.join：根据输入文件的大小决定是否将普通join转换为mapjoin的一种优化，默认不开启false；

hive.script.auto.progress：hive的transform/map/reduce脚本执行时是否自动的将进度信息发送给TaskTracker来避免任务没有响应被误杀，本来是当脚本输出到标准错误时，发送进度信息，但是开启该项后，输出到标准错误也不会导致信息发送，因此有可能会造成脚本有死循环产生，但是TaskTracker却没有检查到从而一直循环下去；

hive.script.serde：用户脚本转换输入到输出时的SerDe约束，默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe；

hive.script.recordreader：从脚本读数据的时候的默认reader，默认是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordReader；

hive.script.recordwriter：写数据到脚本时的默认writer，默认org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordWriter；

hive.input.format：输入格式，默认是org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat，如果出现问题，可以改用org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat；

hive.udtf.auto.progress：UDTF执行时hive是否发送进度信息到TaskTracker，默认是false；

hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution：reduce任务推测执行是否开启，默认是true；

hive.exec.counters.pull.interval：运行中job轮询JobTracker的时间间隔，设置小会影响JobTracker的load，设置大可能看不出运行任务的信息，要去平衡，默认是1000；

hive.enforce.bucketing：数据分桶是否被强制执行，默认false，如果开启，则写入table数据时会启动分桶，个人对分桶的理解可以参考这篇文章，写的较清楚，有示例，分桶在做全表查询和带有分区字段查询时感觉影响不大，主要作用在sampling；

hive.enforce.sorting：开启强制排序时，插数据到表中会进行强制排序，默认false；

hive.optimize.reducededuplication：如果数据已经根据相同的key做好聚合，那么去除掉多余的map/reduce作业，此配置是文档的推荐配置，建议打开，默认是true；

hive.exec.dynamic.partition：在DML/DDL中是否支持动态分区，默认false；

hive.exec.dynamic.partition.mode：默认strict，在strict模式下，动态分区的使用必须在一个静态分区确认的情况下，其他分区可以是动态；

hive.exec.max.dynamic.partitions：动态分区的上限，默认1000；

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode：每个mapper/reducer节点可以创建的最大动态分区数，默认100；

hive.exec.max.created.files：一个mapreduce作业能创建的HDFS文件最大数，默认是100000；

hive.exec.default.partition.name：当动态分区启用时，如果数据列里包含null或者空字符串的话，数据会被插入到这个分区，默认名字是__HIVE_DEFAULT_PARTITION__；

hive.fetch.output.serde：FetchTask序列化fetch输出时需要的SerDe，默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.DelimitedJSONSerDe;

hive.exec.mode.local.auto：是否由hive决定自动在local模式下运行，默认是false，关于满足什么条件开启localmode，可以参考这篇文章；