Hive矢量化

Hive 计算的时候默认是一次处理一行。在处理下一行之前，这一行数据需要先经过所有计算。这种处理模式的 CPU 使用效率非常低。而且Hive 目前严重依赖比较慢的反序列化方式，数据会通过一层对象检查器，用来标识列类型、反序列化数据并在内部循环中确定适当的（计算）表达式。这些虚拟方法调用会进一步减慢了处理速度。（翻译自https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-4160）

所以 Hive 添加了矢量化查询、执行的支持，这样在 Hive 中就能一次处理大约一千行的批次（默认），而不是一行。批处理中的每一列都表示为基本数据类型的向量。执行的内部循环的时候能非常快速地扫描这些向量，避免了方法调用、反序列化、不必要的 if-then-else 等，这大大减少了CPU的使用时间。

支持的数据类型：

当前支持以下数据类型：

• tinyint
• smallint
• int
• bigint
• boolean
• float
• double
• decimal
• date
• timestamp
• string

表达式：

在受支持的类型上使用时，可以对以下表达式进行矢量化：

• 算术： +， -， *， /， %
• 并且，或者，不是
• 比较<、>、<=、>=、=、！=、BETWEEN、IN（ ）
• 使用 AND、OR、NOT、<、>、<=、>=、=、=、！= 的布尔值表达式（非筛选器）
• IS [NOT] NULL
• 所有数学函数（SIN, LOG等）
• 字符串函数 SUBSTR, CONCAT, TRIM, LTRIM, RTRIM, LOWER, UPPER, LENGTH
• 类型转换函数
• Hive 用户定义函数，包括标准和通用 UDF
• 日期函数（YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND, UNIX_TIMESTAMP）
• IF 条件表达式

开启方式

hive开启矢量执行

set hive.vectorized.execution.enabled=true;

指定哪些文件可以矢量化处理，支持逗号分割

set hive.vectorized.input.format.excludes=org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat

执行计划

注意：

并不是只有orc支持，parquet在https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-14826也加入矢量支持。

仅当时间戳值介于 1677-09-20 和 2262-04-11 之间时，时间戳才能正确处理矢量化执行。此限制是由于矢量化时间戳值存储为1970-01-01 00：00：00 UTC 的 Unix Epoch 时间之前/之后的纳秒的长值。

矢量化筛选器操作按从左到右的顺序计算，因此为了获得最佳性能，请将 UDF 放在 WHERE 子句的 ANDed 表达式列表中的右侧。例如，使用

column1 = 10 and myUDF(column2) = "x"
1

而不是

myUDF(column2) = "x" and column1 = 10
1