Impala的神奇指令「COMPUTE STATS」

来源：互联网发布：哪里有淘宝店铺出租编辑：程序博客网时间：2024/06/05 15:13

项目迭代中用Impala逐步替换原有的Hive作为查询组件，速度有了脱胎换骨的飞跃。但在把原先按列存储的表转换成两个按行存储的表之后，联表查询的表现不那么给力了（原先对Hive的十倍速度优势变成了两倍）。
考虑到项目转用Impala是我的提议，调整存储结构也是我的提议，这个结果确实是个让我丢面子的事情，于是挽起袖子找优化查询的方案。

优化前

Query: select count(a.sn) from usermodel_inter_total_label a join usermodel_inter_total_info bon a.sn = b.sn where a.label = 'porn' and a.heat > 0.1 and b.platform = 'android'Returned 1 row(s) in 36.86s

寻路

先不管三七二十一，按SQL调优的套路来，explain一下发现了一个很隐蔽的warning：

WARNING: The following tables are missing relevant table and/or column statistics.default.usermodel_inter_total_info, default.usermodel_inter_total_label

这种waring，不是处(pian)女(zhi)座(kuang)发现不了！
先不忙，记下来，网上找那坑爹的Tuning Impala Performance文档看看（插个题外话，Impala的中文资料太寒酸了，做数据的矿工们已经全部投奔Spark阵营了么？），眼神掠过Column Statistics和Table Statistics的时候心里一凉，矿工的直觉告诉我「秘密就在这」！
大体意思就是通过预先分析表和列（对联表特别重要）的结构，并把这些信息保存到MetaStore，Impala查询时会利用这些信息优化查询的策略。
哟，这是个自动挡！
然后坑爹的文档就把我指到Hive的「ANALYZE TABLE」去了，试了半天Impala没反应啊，果然不是亲生兄弟~
祭出谷歌大法，噢，终于找到答案了，simple，naive！感觉找回了逝去的青春。

神奇指令

COMPUTE STATS usermodel_inter_total_info;COMPUTE STATS usermodel_inter_total_label;

优化后

Query: select count(a.sn) from usermodel_inter_total_label a join usermodel_inter_total_info bon a.sn = b.sn where a.label = 'porn' and a.heat > 0.1 and b.platform = 'android'Returned 1 row(s) in 3.15s

Cool！10倍的提升，相对Hive20倍的提升，和单表查询一样的迅速！

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0 0