Hive on Tez调优指南

Hive on Tez调优可以从多个方面进行，包括任务并行度、资源分配、并发控制等。以下是一些调优建议：

1. 任务并行度：适当调整tez.min.partition.factor和tez.max.partition.factor的值，以控制任务的并行度。较小的值会增加并行度，而较大的值则会降低并行度。默认情况下，这两个参数的值分别为0.25和2.0。如果需要增加并行度，可以将tez.max.partition.factor设置为一个较大的值；反之，如果需要减少并行度，可以将tez.min.partition.factor设置为一个较小的值。
2. 资源分配：Hive on Tez使用Hadoop的资源管理系统YARN来分配资源。可以通过调整YARN的资源配置参数，如yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb等，来优化资源分配。根据实际情况，适当增加内存和CPU资源的分配，可以提高查询性能。
3. 并发控制：Hive on Tez支持并发执行多个任务。可以通过设置hive.tez.container.size和hive.tez.java.opts参数来控制并发执行的资源消耗。增加hive.tez.container.size的值可以增加并发执行的资源，而增加hive.tez.java.opts的值则可以提高并发执行的稳定性。
4. Map阶段的优化：在某些情况下，Map阶段的计算量较大，可以通过调整Map阶段的参数来优化性能。例如，可以调整mapred.max.split.size、mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack等参数，以控制Map阶段的数据分割和任务分配。
5. Reduce阶段的优化：在某些情况下，Reduce阶段的计算量较大，可以通过调整Reduce阶段的参数来优化性能。例如，可以调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数来控制每个Reducer处理的数据量大小。通过增加Reducer的数量，可以提高并行度，但也会增加资源的消耗。
6. 使用Tez的聚合优化：利用Tez的聚合优化功能，可以在Map阶段对数据进行聚合操作，从而减少Reduce阶段的计算量。通过设置hive.map.aggr=true参数启用聚合优化。
7. 小文件合并：对于包含大量小文件的Hive表，可以设置hive.inputformat=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat参数来合并小文件，减少Map阶段的任务数量和数据量。
8. 启用Bucketed Join：对于有相同分桶的表，启用Bucketed Join可以减少数据量和计算量。通过设置相关参数如hive.optimize.bucketmapjoin=true、hive.optimize.bucketedorder=true等启用Bucketed Join。
9. 调整JVM参数：通过调整JVM的内存分配和垃圾回收参数，可以提高Tez任务的稳定性和性能。可以通过设置tez-site.xml中的相关参数来实现。
10. 监控和日志分析：使用Hive on Tez提供的监控工具和日志分析工具，可以及时发现性能瓶颈和问题所在，并进行针对性的调优。

总之，Hive on Tez调优需要综合考虑多个方面，包括任务并行度、资源分配、并发控制、Map和Reduce阶段的优化等。根据实际情况进行调优，可以提高Hive查询的性能和效率。