尚硅谷大数据技术之Hive（新）第9章 企业级调优
9.7 JVM重用
JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。
<property>
<name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
<value>10</value>
<description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
no limit.
</description>
</property>
这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。
9.8 推测执行
在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。
设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置
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<property> <name>mapreduce.map.speculative</name> <value>true</value> <description>If true, then multiple instances of some map tasks may be executed in parallel.</description> </property>
<property> <name>mapreduce.reduce.speculative</name> <value>true</value> <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks may be executed in parallel.</description> </property> |
不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行：
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<property> <name>hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution</name> <value>true</value> <description>Whether speculative execution for reducers should be turned on. </description> </property> |
关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。
9.9 压缩
详见第8章。
9.10 执行计划（Explain）
1．基本语法
EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query
2．案例实操
（1）查看下面这条语句的执行计划
hive (default)> explain select * from emp;
hive (default)> explain select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;
（2）查看详细执行计划
hive (default)> explain extended select * from emp;
hive (default)> explain extended select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;
