Мониторинг нагрузки и особенности индексирования Sap Hana

Предоставления для мониторинга нагрузки на субд sap hana:

HIVE: Своя быстрая функция замен встроенной

Сегодня расскажу об одном способе ускорения запросов с аналитическими функциями в субд HIVE, работающей поверх Hadoop.

Один из вариантов ускорить HIVEQL запрос - это переписать встроенную аналитическую функцию на свой упрощенный вариант.

К примеру функция ROW_NUMBER(OVER PARTITION BY c1 ORDER BY c2) имеет достаточно сложную реализацию (github) только для того чтобы посчитать номер строки в группе.

Пример запроса с row_number:

create table tmp_table stored as orc as
select v.material, v.client_id, row_number() over (partition by v.client_id order by v.clientsum desc, v.checkcount desc) as rn
from pos_rec_itm_tst v;

Можно реализовать значительно упрощенную версию подсчета номера строки в группе.
На вход функции Rank.evaluate подаем значение группы key (то что было в partition by) и инкрементируем значение счетчика counter.
Если приходит новая группа, то счетчик сбрасывается на 0, а в переменную группы "this.last_key" записывается значение новой группы:

package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public final class Rank extends UDF{
    private int  counter;
    private String last_key;
    public int evaluate(final String key){
      if ( !key.equals(this.last_key) ) {
         this.counter = 0;
         this.last_key = key;
      }
      return (++this.counter);
    }
}

Понятно, что для правильной работы этой функции набор данных нужно предварительно отсортировать по группе партицирования "partition by", а потом по остальным полям "order by".

Пример запроса с собственной функцией:

create table tmp_table stored as orc as
select v.material, v.client_id, myrank(v.client_id) as rn from (
  SELECT client_id, clientsum, checkcount, material FROM pos_rec_itm_tst
  DISTRIBUTE BY client_id SORT BY clientsum desc, checkcount desc
) v;

Дополнительно сортировку в HIVE можно ускорить, если распараллелить мапперы по полю партицирования "partition by", а внутри этих групп сортировать по полям из "order by".
За счет параллельности мы опять же ускорим сортировку.


Чтобы создать такую функцию в HIVE нужно скомпилировать ее из java исходников:

$> /путь_до_java_который_используется_в_hive/bin/javac -classpath /путь_до_hive/lib/hive/lib/hive-serde-1.7.jar:/путь_до_hive/lib/hive/lib/hive-exec.jar:/путь_до_hadoop/lib/hadoop/client-0.20/hadoop-core.jar -d /путь_куда_компилим /путь_до_программы.java
$> /путь_до_java_который_используется_в_hive/bin/jar -cf название_jar_программы.jar com/example/hive/udf/название_класса.class

запускаем hive и регистрируем наш jar , как функцию с произвольным названием:

hive> add jar Rank.jar;
hive> create temporary function myrank as 'com.example.hive.udf.Rank';

Такое небольшое изменение ускорит выполнение запроса на 10-20%.