hive参数hive.mapred.mode分析

Hive配置中有个参数hive.mapred.mode，分为nonstrict，strict，默认是nonstrict

如果设置为strict，会对三种情况的语句在compile环节做过滤：

1. 笛卡尔积Join。这种情况由于没有指定reduce join key，所以只会启用一个reducer，数据量大时会造成性能瓶颈

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1. // Use only 1 reducer in case of cartesian product  
2. if (reduceKeys.size() == 0) {  
3.   numReds = 1;  
4.   
5.   // Cartesian product is not supported in strict mode  
6.   if (conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVEMAPREDMODE).equalsIgnoreCase(  
7.       "strict")) {  
8.     throw new SemanticException(ErrorMsg.NO_CARTESIAN_PRODUCT.getMsg());  
9.   }  
10. }  

2. order by后面不跟limit。order by会强制将reduce number设置成1，不加limit，会将所有数据sink到reduce端来做全排序。

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1. if (sortExprs == null) {  
2.   sortExprs = qb.getParseInfo().getOrderByForClause(dest);  
3.   if (sortExprs != null) {  
4.     assert numReducers == 1;  
5.     // in strict mode, in the presence of order by, limit must be specified  
6.     Integer limit = qb.getParseInfo().getDestLimit(dest);  
7.     if (conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVEMAPREDMODE).equalsIgnoreCase(  
8.         "strict")  
9.         && limit == null) {  
10.       throw new SemanticException(generateErrorMessage(sortExprs,  
11.             ErrorMsg.NO_LIMIT_WITH_ORDERBY.getMsg()));  
12.     }  
13.   }  
14. }  

3. 读取的表是partitioned table，但没有指定partition predicate。

注：如果是多级分区表的话，只要出现任何一个就放行

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1. // If the "strict" mode is on, we have to provide partition pruner for  
2. // each table.  
3. if ("strict".equalsIgnoreCase(HiveConf.getVar(conf,  
4.     HiveConf.ConfVars.HIVEMAPREDMODE))) {  
5.   if (!hasColumnExpr(prunerExpr)) {  
6.     throw new SemanticException(ErrorMsg.NO_PARTITION_PREDICATE  
7.         .getMsg("for Alias \"" + alias + "\" Table \""  
8.             + tab.getTableName() + "\""));  
9.   }  
10. }  

这三种case在数据量比较大的情况下都会造成生成低效的MR Job，影响执行时间和效率，不过直接抛出exception又感觉太forcefully了。

可以在一些非线上生产环境下的ad-hoc查询端中开启strict mode，比如hiveweb，运营工具。

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