presto 查询 hive 分桶表优化剖析**

在处理大规模数据时，Hive 分桶表是一种常见的优化策略。通过将数据按特定字段分桶存储，可以显著提高查询效率，尤其是在涉及范围查询或聚合查询时。然而，在使用 Presto 查询 Hive 分桶表时，可能会遇到一些性能问题。本文将深入剖析一个实际遇到的报错，阐述 Presto 默认配置对查询性能的影响，并提出针对性的优化建议。

问题剖析

在使用 Presto 0.220 版本查询 Hive 分桶表时，遇到了以下报错：

Split generation failed: java.lang.IllegalArgumentException: Bucket number should be positive: -2

分析报错信息可知，问题出在桶号（bucket number）为负数。进一步调查发现，Presto 默认配置了一个名为 hive.bucket-count 的属性，该属性指定了 Presto 查询 Hive 表时默认的分桶数。由于 Hive 分桶表中的桶号是从 0 开始的，因此 Presto 默认将分桶数设置为 0，导致了上述报错。

优化建议

为了解决该问题并优化 Presto 查询 Hive 分桶表的性能，可以采用以下优化建议：

1. 设置合适的 hive.bucket-count 属性

根据实际业务场景和数据分布情况，合理设置 hive.bucket-count 属性。避免将分桶数设置为 0，因为这会使 Presto 无法识别分桶表。可以通过以下命令行指令进行设置：

SET hive.bucket-count = <appropriate_value>;

例如：

SET hive.bucket-count = 100;

2. 利用 filter 和 partition 子句

在查询语句中使用 filter 和 partition 子句，可以进一步过滤数据，只查询需要的数据，从而减少数据扫描量和提升查询性能。示例如下：

SELECT * FROM table_name
WHERE partition_column = 'value'
AND filter_column > 10
PARTITION BY (bucket_column);

在这个查询语句中，我们使用了 partition 子句和 filter 子句，过滤了数据并指定了分区列。此外，我们还指定了 bucket_column 作为分桶列。

3. 使用合适的数据类型

对于分桶字段，选择合适的整数类型，例如 INT 或 BIGINT，可以提升分桶效率。确保分桶字段的数据类型与 Hive 表定义一致。

4. 考虑使用向量化引擎

Presto 支持向量化引擎，可以显著提升查询性能。确保在 Presto 集群中启用向量化引擎，以充分利用其优化效果。可以通过以下命令行指令启用向量化引擎：

presto --enable-experimental-vectorized-engine=true

示例优化

以下是一个优化后的示例查询语句：

SET hive.bucket-count = 100;

SELECT * FROM table_name
WHERE partition_column = 'value'
AND filter_column > 10
PARTITION BY (bucket_column);

在这个查询语句中，我们设置了 hive.bucket-count 属性为 100，使用了 partition 子句和 filter 子句，过滤了数据并指定了分区列。此外，我们还指定了 bucket_column 作为分桶列，并启用了向量化引擎。

结论

通过遵循本文提出的优化建议，可以有效解决 Presto 查询 Hive 分桶表时遇到的性能问题。合理配置 hive.bucket-count 属性、利用 filter 和 partition 子句、选择合适的数据类型并启用向量化引擎，可以显著提升查询效率，优化大数据处理和分析的整体性能。