书 名: hive性能调优实战
图书定价: 89元
作 者: 林志煌
出 版 社: 机械工业出版社
出版日期: 2019-12-23
ISBN 号: 9787111644323
开 本: 16开
页 数: 296
版 次: 1-1
本书是一本关于Apache Hive调优的书籍，旨在介绍如何进行Hive的调优，以及调优时如果使用的工具。本书在开始会介绍Hive优化多面性，以及如何在众多的调优技巧中寻找一条调优的思路。接着介绍Hive安装，为了方便读者的练习，我们主要介绍Docker安装Hive的方式和使用cloudera提供工具Hive的方式。介绍完安装Hive方式，我们会继续介绍Hive在优化时涉及的Hadoop组件和Hive工具。后会介绍如何监控Hive在运行时出现性能问题。本书适合对大数据开发感兴趣的爱好者、对Hive优化有兴趣的人员使用。
前言
第1章 举例感受Hive性能调优的多样性 1
1.1 感受改写SQL对性能的影响 1
1.1.1 数据准备 1
1.1.2 union案例 4
1.1.3 改写SQL实现union的优化 5
1.1.4 失败的union调优 8
1.2 感受调整数据块大小对性能的影响 10
1.2.1 数据准备 11
1.2.2 案例比较 11
1.3 感受不同数据格式对性能的提升 15
1.3.1 数据准备 15
1.3.2 案例比较 16
1.4 感受不同的表设计对性能的影响 18
1.4.1 数据准备 19
1.4.2 案例比较 21
1.5 调优其实不难 24
第2章 Hive问题排查与调优思路 25
2.1 小白推演Hive的优化方法 25
2.1.1 类比关系型数据库的调优 25
2.1.2 学习大数据分布式计算的基本原理 28
2.1.3 学习使用YARN提供的日志 31
2.1.4 干预SQL的运行方式 33
2.2 老工对Hive的调优理解 36
2.2.1 从一个过度优化案例说起 36
2.2.2 编码和调优的原则 43
2.2.3 Hive程序相关规范 49
2.3 总结调优的一般性过程 51
第3章 环境搭建 53
3.1 Docker基础 53
3.1.1 Docker介绍 54
3.1.2 安装Docker 56
3.1.3 常见的Docker使用与管理命令 58
3.1.4 使用Dockerfile构建服务镜像 60
3.1.5 Dockerfile语法 63
3.2 Cloudera Docker搭建伪分布式环境 66
3.3 Docker搭建分布式集群 68
3.3.1 构建JDK镜像 69
3.3.2 构建Hadoop镜像 70
3.3.3 构建Hive镜像 72
3.3.4 启动集群 73
3.4 CDM搭建分布式集群 75
3.4.1 Cloudera Manager组件 75
3.4.2 Docker构建软件安装内部源 76
3.4.3 CDM安装分布式集群 79
3.5 使用GitHub开源项目构建集群 87
第4章 Hive及其相关大数据组件 89
4.1 Hive架构 89
4.1.1 Hive 1.x版本基本结构 89
4.1.2 Hive元数据 91
4.2 YARN组件 97
4.2.1 YARN的优点 97
4.2.2 YARN基本组成 97
4.2.3 YARN工作流程 99
4.2.4 YARN资源调度器 100
4.3 HDFS架构 102
4.3.1 常见HDFS优化 102
4.3.2 HDFS基本架构和读写流程 103
4.3.3 HDFS高可用架构 105
4.3.4 NameNode联盟 107
4.4 计算引擎 109
4.4.1 MapReduce计算引擎 109
4.4.2 Tez计算引擎 111
4.4.3 LLAP长时在线与处理程序 113
4.4.4 Spark计算引擎 115
第5章 深入MapReduce计算引擎 117
5.1 MapReduce整体处理过程 117
5.2 MapReduce作业输入 118
5.2.1 输入格式类InputFormat 118
5.2.2 InputFormat在Hive中的使用 120
5.3 MapReduce的Mapper 121
5.3.1 Mapper类 121
5.3.2 Hive中与Mapper相关的配置 123
5.4 MapReduce的Reducer 125
5.4.1 Reducer类 126
5.4.2 Hive中与Reducer相关的配置 127
5.5 MapReduce的Shuffle 128
5.6 MapReduce的Map端聚合 129
5.6.1 Combiner类 129
5.6.2 Map端的聚合与Hive配置 130
5.7 MapReduce作业输出 131
5.7.1 OutputFormat作业输出 132
5.7.2 Hive配置与作业输出 133
5.8 MapReduce作业与Hive配置 134
5.9 MapReduce与Tez对比 135
5.9.1 通过案例代码对比MapReduce和Tez 135
5.9.2 Hive中Tez和LLAP相关的配置 141
第6章 HiveSQL执行计划 143
6.1 查看SQL的执行计划 143
6.1.1 查看执行计划的基本信息 144
6.1.2 查看执行计划的扩展信息 148
6.1.3 查看SQL数据输入依赖的信息 148
6.1.4 查看SQL操作涉及的相关权限信息 152
6.1.5 查看SQL的向量化描述信息 152
6.2 简单SQL的执行计划解读 158
6.3 带普通函数/操作符SQL的执行计划解读 161
6.3.1 执行计划解读 161
6.3.2 普通函数和操作符 162
6.4 带聚合函数的SQL执行计划解读 164
6.4.1 在Reduce阶段聚合的SQL 164
6.4.2 在Map和Reduce阶段聚合的SQL 167
6.4.3分组聚合 169
6.5 带窗口/分析函数的SQL执行计划解读 172
6.6 表连接的SQL执行计划解读 175
6.6.1 Hive表连接的类型 175
6.6.2 内连接和外连接 176
6.6.3 左半连接 178
第7章 Hive数据处理模式 181
7.1 过滤模式 181
7.1.1 where子句过滤模式 182
7.1.2 having子句过滤 183
7.1.3 distinct子句过滤 184
7.1.4 表过滤 186
7.1.5 分区过滤 188
7.1.6 分桶过滤 189
7.1.7 索引过滤 191
7.1.8 列过滤 191
7.2 聚合模式 192
7.2.1 distinct模式 193
7.2.2 count(列)、count(*)、count(1)行计数聚合模式 194
7.2.3 可计算中间结果的聚合模式 197
7.2.4 不可计算中间结果的聚合模式 199
7.3 连接模式 200
7.3.1 普通Map连接 201
7.3.2 桶的Map连接和排序合并桶的Map连接 207
7.3.3 倾斜连接 209
7.3.4 表连接与基于成本的优化器 210
第8章 YARN日志 212
8.1 查看YARN日志的方式 212
8.1.1 ResourceManager Web UI界面 212
8.1.2 JobHistory Web UI界面 215
8.2 快速查看集群概况 216
8.2.1 Cluster Metrics集群度量指标 217
8.2.2 Cluster Node Metrics集群节点的度量信息 218
8.2.3 Cluster Overview集群概况 220
8.3 查看集群节点概况 221
8.3.1 节点列表概况 221
8.3.2 节点详细信息 223
8.3.3 节点作业信息 224
8.4 查看集群的队列调度情况 226
8.5 查看集群作业运行信息 230
8.5.1 集群作业运行状态 230
8.5.2 查看作业运行的基本信息 231
8.5.3 查看作业计数器 232
第9章 数据存储 236
9.1 文件存储格式之Apache ORC 236
9.1.1 ORC的结构 237
9.1.2 ORC的数据类型 238
9.1.3 ACID事务的支持 240
9.2 与ORC相关的Hive配置 241
9.2.1 表配置属性 241
9.2.2 Hive表的配置属性 241
9.3 文件存储格式之Apache Parquet 242
9.3.1 Parquet基本结构 243
9.3.2 Parquet的相关配置 245
9.4 数据归档 245
第10章 发现并优化Hive中的性能问题 247
10.1 监控Hive数据库的状态 247
10.2 监控当前集群状态 253
10.3 定位性能瓶颈 258
10.3.1 使用HS2 WebUI排除非大数据组件的问题 258
10.3.2 排查长时等待调度 260
10.3.3 Map任务读取小文件和大文件 261
10.3.4 Reduce的数据倾斜 262
10.3.5 缓慢的Shuffle 264
10.3.6 集群资源的限制 265
10.4 数据倾斜 266
10.4.1 不可拆分大文件引发的数据倾斜 266
10.4.2 业务无关的数据引发的数据倾斜 267
10.4.3 多维聚合计算数据膨胀引起的数据倾斜 268
10.4.4 无法削减中间结果的数据量引发的数据倾斜 268
10.4.5 两个Hive数据表连接时引发的数据倾斜 269
第11章 Hive知识体系总结 270
11.1 Hive知识体系 270
11.2 数据粒度 271
11.3 SQL相关 275
11.3.1 select查询语句 276
11.3.2 数据定义语言（DDL） 276
11.3.3 数据控制语言（DML） 279
11.3.4 用户自定义函数（UDF） 280
11.4 文件操作 281
广告语：
作者曾在国内互联网头部公司从事大数据项目研发。百度无线搜索前负责人胡嵩、字节跳动算法团队技术总监丁锐等6位大咖力荐。基于大数据生态介绍Hive性能调优所涉及的Hadoop组件和Hive工具，适用于Hive的多个版本
Hive作为Hadoop生态的重要组成部分，以其稳定和简单易用成为了当前企业在搭建大数据平台及构建企业级数据仓库时使用较为普遍的大数据组件之一。
目前，图书市场上关于Hive的书籍比较少，而专题介绍Hive性能调优的图书就更少了，几乎是个空白。有些书籍中涉及Hive性能调优，但也只是浅尝辄止。笔者认为，Hive是构建在Hadoop生态之上的，其性能调优其实与自身及其关联的大数据组件都有很密切的联系。鉴于市面上还没有从Hadoop的整体和全局介绍Hive性能调优的书籍，笔者编写了这本书。这本书除了总结和完善自己的知识体系外，还希望能将自己多年的大数据开发经验地总结出来，供读者借鉴，从而让他们在学习和工作中少走弯路。
考虑到很多调优方法的着眼点有一定的相似性，这些方法一般可以适用于多个Hive版本，所以本书在讲解时穿插了Hive 1.x、Hive 2.x和Hive 3.x等多个版本的内容。
本书特色
1. 内容非常、实用
本书从语法、表模型设计、执行计划和计算引擎等多个角度地介绍了Hive性能调优的相关知识。为了避免纸上谈兵，书中在讲解知识点时列举了大量的实例帮助读者理解。
2. 从原理谈优化
本书所介绍的实例都是从原理谈优化，让读者知其然也知其所以然。例如，在介绍HiveSQL调优时，我们会转换成计算引擎执行的等价代码，让读者知道HiveSQL的实际运行流程，从而直观地理解其可能引发的性能问题。
3. 适用于多个Hive版本
本书总结了Hive性能调优的方法论，并总结了Hive性能调优需要关注的技术点。这些方法论和技术点无论是现在还是将来，只要是将Hive构建于Hadoop大数据平台之上，就都可以借鉴和使用。
本书内容
第1章 举例感受Hive性能调优的多样性
本章用代码演示了各种优化技巧，从多个完全不同的角度介绍了Hive性能调优的多样性，例如改写SQL、调整数据存储的文件块、改变数据存储格式、设计Hive表等。
第2章 Hive问题排查与调优思路
本章介绍了Hive性能调优的整个过程，并给出了作者对于Hive调优过程中的一些思考，如编码和调优的原则、Hive SQL的相关开发规范等。通过阅读本章内容，读者可以对Hive性能调优的过程和工具有一个整体认识。
第3章 环境搭建
本章介绍了多种快速部署大数据开发环境的方式。考虑到不同读者手头的计算机资源有限，加之很多开发者并不喜欢“折腾”基础环境的搭建，书中介绍了一些比较快捷搭建环境的方式，涉及Docker和Cloudera Manager等技术。通过阅读本章内容，读者可以快速构建自己的大数据开发环境。
第4章 Hive及其相关大数据组件
本章比较地介绍了Hive及其相关大数据组件的基础知识。因为Hive构建于Hadoop大数据平台之上，其数据存储依赖HDFS，而HiveSQL的执行引擎依赖MapReduce、Spark和Tez等分布式计算引擎，其作业资源调度依赖YARN和Mesos等大数据资源调度管理组件，所以脱离Hadoop生态讲Hive性能调优无异于隔靴搔痒，解决不了根本问题。
第5章 深入MapReduce计算引擎
本章详细介绍了MapReduce计算引擎的相关内容。之所以选择MapReduce，首先是因为它足够简单，没有过多对高层接口做封装，而是将所有业务计算都拆分成Map和Reduce进行处理，易于读者理解；其次是因为大多数分布式计算框架处理数据的基本原理和MapReduce大同小异，学习MapReduce对于日后学习Spark和Tez有举一反三的效果。
第6章 Hive SQL执行计划
本章带领读者地学习了Hive SQL的相关知识。Hive SQL执行计划描绘了SQL实际执行的整体轮廓。通过执行计划，可以了解SQL程序在转换成相应的计算引擎时的执行逻辑。掌握了执行逻辑，就能更好地了解程序出现的瓶颈，从而便于用户更有针对性地进行优化。
第7章 Hive数据处理模式
本章介绍了Hive的数据处理模式。Hive SQL的语法多种多样，但是从数据处理的角度而言，这些语法本质上可以被分成三种模式，即过滤模式、聚合模式和连接模式。通过这些计算模式，读者可以了解它们的优缺点，从而提升SQL优化水平。
第8章 YARN日志
YARN日志是每个Hive调优人员必然会用到的工具。本章着重介绍了YARN日志，并对其进行解读。如果说执行计划提供了一个定性优化依据，那么YARN日志提供的就是一个定量优化依据。
第9章 数据存储
本章着重介绍了Hive数据存储的相关知识。数据存储是Hive操作数据的基础，选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前Hive SQL的情况下，其性能也可以得到大幅提升。
第10章 发现并优化Hive中的性能问题
本章运用前面章节所介绍的性能问题定位工具，来定位Hive中常见的性能问题。对于Hive的使用者而言，借助Hadoop生态组件中所提供的工具就足以应对日常生产环境中所产生的问题。
第11章 Hive知识体系总结
本章简要梳理了Hive的整个知识体系，帮助读者比较全面地了解一项技术所涉及的方方面面，也有助于读者在学习该技术时形成自己的调优体系。
配书资料获取方式
本书涉及的所有源代码需要读者自行下载。请在华章公司的网站www.hzbook.com上搜索到本书，然后单击“资料下载”按钮，即可在本书页面上找到下载链接。
本书读者对象
* Hive初学者与进阶读者；
* 大数据开发工程师；
* 大数据开发项目经理；
*培训机构的学员；
* 高校相关的学生。
本书作者
本书由林志煌编写。由于笔者的经验和能力所限，书中可能还有一些疏漏和不当之处，敬请读者指正，以便于及时改正。联系邮箱：hzbook2017@163.com。
编著者
基本信息
书名:Hadoop大数据开发实战
定价：49.80元
作者:杨力
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2019-03-01
ISBN：9787115502179
字数：
页码：
版次：
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：
内容提要
本书将大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展、搭建Hadoop大数据分布式集群平台、大数据分布式文件HDFS（Hadoop Distributed File System）、大数据分布式并行计算框架MapReduce、大数据汽车销售数据统计分析项目5大模块分为11章内容进行阐述。具体分布情况如下：章是大数据概论，介绍大数据的发展背景及基本概念；第2章是搭建Hadoop分布式集群；第3～6章是HDFS分布式文件入门、HDFS接口、HDFS的运行机制、Hadoop I/O流操作；第7～章是初识MapReduce编程模型、MapReduce应用编程开发、MapReduce编程案例、MapReduce运行机制与YARN平台；1章是汽车销售数据统计分析项目实战。本书将理论与实践相结合，介绍了大数据的核心技术，并通过介绍一个企业的开发项目，深入讲解大数据技术在实际工作中的应用。本书是为所有热爱大数据、打算从事大数据相关工作的读者而编写的，适合有Java编程基础的学习者参考使用，也适合作为高等院校、培训机构的大数据技术教材。
作者介绍
杨力，原普开数据大数据架构师兼教学总监，新奥集团公云数据平台项目首席架构师，京东象大数据平台缔造人之一，二六三网络通信反垃圾邮件平台项目经理。 现任沈阳兄弟连教学总监。兄弟连是知名的教育培训机构，目前已在新三板上市。其出版的细说系列，市场反映良好。
目录
章 大数据概论 1
1.1 大数据的学习基础 1
1.2 大数据的背景 2
1.3 对大数据的不同认识 2
1.3.1 编程者眼中的大数据 2
1.3.2 营销者和学者眼中的大数据 3
1.3.3 商家看大数据 4
1.4 大数据的行业案例 4
1.4.1 电子地图 4
1.4.2 电子商务——用户画像 5
1.5 大数据的基本概念 6
1.5.1 两个核心 6
1.5.2 分布式存储 6
1.5.3 分布式计算 7
1.6 大数据技术生态圈 7
本章总结 8
本章习题 8
第2章 搭建Hadoop分布式集群 9
2.1 云平台 9
2.1.1 了解云平台 9
2.1.2 安装VMware软件 9
2.2 安装CentOS 6
2.2.1 安装CentOS 6
2.2.2 安装中的关键问题 15
2.2.3 克隆HadoopSlave和HadoopSlave1 16
2.2.4 安装SSH客户端传输软件 18
2.2.5 安装Xshell 20
2.3 Linux配置 23
2.4 Hadoop的配置部署 39
本章总结 47
本章习题 47
第3章 HDFS入门 48
3.1 Hadoop分布式文件HDFS 48
3.1.1 认识HDFS 48
3.1.2 HDFS的优势 49
3.1.3 HDFS局限性 50
3.1.4 HDFS特性 51
3.2 HDFS核心设计 52
3.2.1 数据块 53
3.2.2 数据块复制 53
3.2.3 数据块副本的存放策略 54
3.2.4 机架感知 55
3.2.5 数据块的备份数 56
3.2.6 安全模式 56
3.2.7 负载均衡 57
3.2.8 心跳机制 60
3.3 HDFS体系结构 60
3.3.1 主从架构 61
3.3.2 核心组件功能 61
3.3.3 数据块损坏处理 63
本章总结 64
本章习题 64
第4章 HDFS接口 65
4.1 HDFS命令行接口 65
4.2 HDFS Java接口 67
4.2.1 在Linux虚拟机中安装Eclipse 68
4.2.2 从Hadoop URL读取数据 69
4.2.3 使用FileSystem读取文件 70
4.2.4 FSDataInputStream对象读取 71
4.2.5 使用FileSystem写入数据 72
4.2.6 FSDataOutputStream对象批量写入 73
4.2.7 查询文件状态FileStatus 74
4.2.8 创建目录 75
4.2.9 删除文件与目录 76
本章总结 77
本章习题 77
第5章 HDFS的运行机制 78
5.1 HDFS中数据流的读写 78
5.1.1 RPC流程 78
5.1.2 RPC实现模型 79
5.1.3 RPC Client主要流程 81
5.1.4 RPC Server实现模型 82
5.1.5 文件读取 83
5.1.6 文件写入 84
5.2 HA机制 85
5.2.1 HDFS的HA机制 85
5.2.2 集群节点任务规划 87
5.2.3 初识ZooKeeper 87
5.2.4 安装部署ZooKeeper 89
5.2.5 格式化ZooKeeper集群 93
5.2.6 配置Hadoop 94
5.2.7 启动JournalNode共享存储集群 99
5.2.8 格式化ActiveNameNode 0
5.2.9 启动ZooKeeperFailoverController 1
5.2. 启动ActiveNameNode 1
5.2.11 格式化StandbyNameNode 2
5.2.12 启动所有DataNode节点 2
5.2.13 验证HA的故障自动转移 3
5.3 Federation机制 5
5.3.1 初始HDFS Federation机制 5
5.3.2 HDFS Federation架构原理 6
本章总结 7
本章习题 7
第6章 Hadoop I/O流操作 8
6.1 数据完整性 8
6.1.1 数据发生 8
6.1.2 数据的检测 9
6.1.3 数据完整性机制 9
6.2 压缩 111
6.2.1 压缩格式 111
6.2.2 Hadoop中对压缩格式的实现Codec 111
6.2.3 压缩格式是否支持切分 114
6.3 序列化 114
6.3.1 序列化简介 114
6.3.2 反序列化 115
6.3.3 序列化的分布式应用 115
6.3.4 初识Hadoop序列化 115
6.3.5 Hadoop序列化实现 116
6.3.6 接口Comparable & Comparator与WritableComparable & WritableComparator 117
6.3.7 Writable类 123
6.4 基于文件的数据结构SequenceFile 125
本章总结 127
本章习题 127
第7章 初识MapReduce编程模型 128
7.1 MapReduce编程框架 128
7.1.1 函数式编程模型 128
7.1.2 MapReduce编程模型概念 129
7.1.3 MapReduce的设计目标 130
7.2 WordCount编程实例 130
7.2.1 案例需求 130
7.2.2 搭建开发环境Eclipse 131
7.2.3 代码实现 132
7.2.4 代码测试 135
7.2.5 案例剖析 139
7.3 Hadoop MapReduce架构 141
7.3.1 Hadoop MapReduce架构的基本概念 141
7.3.2 MapReduce架构核心组件 142
本章总结 144
本章习题 144
第8章 MapReduce应用编程开发 145
8.1 MapReduce编程开发 145
8.1.1 设计思路 145
8.1.2 搜索引擎数据处理实战 147
8.2 MapReduce在集群上的运作 152
8.2.1 打作业 152
8.2.2 启动作业 154
8.2.3 通过WebUI查看Job状态 154
8.3 MapReduce的类型与格式 155
8.3.1 combiner函数 155
8.3.2 MapReduce框架Partitioner分区方法 157
8.3.3 MapReduce输入格式 158
本章总结 166
本章习题 166
第9章 MapReduce编程案例 167
9.1 数据去重 167
9.1.1 实例表述 167
9.1.2 设计思路 168
9.1.3 程序代码 168
9.1.4 代码结果 169
9.2 数据排序 170
9.2.1 实例表述 171
9.2.2 设计思路 171
9.2.3 程序代码 171
9.2.4 代码结果 173
9.3 平均成绩 174
9.3.1 实例表述 174
9.3.2 设计思路 175
9.3.3 程序代码 175
9.3.4 代码结果 177
9.4 多表关联 178
9.4.1 实例表述 178
9.4.2 设计思路 179
9.4.3 程序代码 179
9.4.4 代码结果 181
9.5 二次排序 182
9.5.1 实例描述 182
9.5.2 设计思路 182
9.5.3 程序代码 182
9.5.4 代码结果 185
本章总结 186
本章习题 186
第章 MapReduce运行机制与YARN平台 187
.1 剖析MapReduce作业运行机制 187
.1.1 提交作业的方式 187
.1.2 作业的运行组件 187
.1.3 作业的运行解析 188
.2 Shuffle和排序 190
.2.1 Mapper端 190
.2.2 Reducer端 193
.2.3 MapReduce性能调优 196
.3 任务的执行 197
.4 作业的调度 199
.4.1 先出调度器 199
.4.2 公平调度器 199
.4.3 计算能力调度器 200
.5 YARN平台简介 200
.5.1 YARN的诞生 200
.5.2 YARN的工作原理 200
.6 YARN平台架构 201
本章总结 204
本章习题 204
1章 汽车销售数据统计分析项目 205
11.1 数据概况 205
11.2 项目实战 206
11.2.1 统计乘用车辆和商用车辆的数量和销售额分布 206
11.2.2 统计某年每个月的汽车销售数量的比例 208
11.2.3 统计某个月份各市区县的汽车销售的数量 2
11.2.4 用户数据市场分析——统计买车的男女比例 213
11.2.5 统计不同所有权、型号和类型汽车的销售数量 216
11.2.6 统计不同车型的用户的年龄和性别 218
11.2.7 统计分析不同车型销售数据 219
11.2.8 通过不同类型（品牌）汽车销售情况统计发动机型号和燃料种类 222
11.2.9 统计同排量不同品牌汽车的销售量 224
本章总结 226
本章习题 226
编辑
1. 强调实战2. 覆盖大数据行业主流技术岗位，紧跟市场与企业步伐3. 来自企业的骨灰级大咖授课4. 内容结构完整，根据循序渐进的认识规律设计章节顺序
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