ஹைவ் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துதல்: உலகளாவிய குழுக்களுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

அப்பாச்சி ஹைவ் (Apache Hive) என்பது ஹடூப் மீது கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு சக்திவாய்ந்த தரவுக் கிடங்கு அமைப்பாகும். இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் தரவு சுருக்கம், வினவல் மற்றும் பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றை செயல்படுத்துகிறது. ஹைவ் பிக் டேட்டாவுடன் வேலை செய்வதை எளிதாக்கினாலும், சரியாக மேம்படுத்தப்படாவிட்டால் அதன் செயல்திறன் ஒரு தடையாக இருக்கலாம். இந்த வழிகாட்டி, பல்வேறு சூழல்களில் செயல்படும் உலகளாவிய குழுக்களின் தேவைகளை குறிப்பாக பூர்த்தி செய்து, ஹைவ் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான நுட்பங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது.

ஹைவ் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்திறன் தடைகளைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

மேம்படுத்தல் உத்திகளுக்குள் நுழைவதற்கு முன், ஹைவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்வதும், சாத்தியமான செயல்திறன் தடைகளைக் கண்டறிவதும் முக்கியம். ஹைவ் SQL போன்ற வினவல்களை (HiveQL) MapReduce, Tez, அல்லது Spark பணிகளாக மொழிபெயர்க்கிறது, அவை பின்னர் ஹடூப் கிளஸ்டரில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன.

முக்கிய கூறுகள் மற்றும் செயல்முறைகள்:

• ஹைவ் கிளையன்ட் (Hive Client): பயனர்கள் வினவல்களைச் சமர்ப்பிக்கும் இடைமுகம்.
• டிரைவர் (Driver): வினவல்களைப் பெற்று, அவற்றைப் பாகுபடுத்தி, செயலாக்கத் திட்டங்களை உருவாக்குகிறது.
• கம்பைலர் (Compiler): செயலாக்கத் திட்டத்தை பணிகளின் இயக்கப்பட்ட சுழற்சியற்ற வரைபடமாக (DAG) மொழிபெயர்க்கிறது.
• ஆப்டிமைசர் (Optimizer): தர்க்கரீதியான மற்றும் இயற்பியல் செயலாக்கத் திட்டங்களை மேம்படுத்துகிறது.
• எக்ஸிகியூட்டர் (Executor): அடிப்படை ஹடூப் கிளஸ்டரில் பணிகளைச் செயல்படுத்துகிறது.
• மெட்டாஸ்டோர் (Metastore): அட்டவணைகள், திட்டங்கள் மற்றும் பகிர்வுகள் பற்றிய மெட்டாடேட்டாவை சேமிக்கிறது (வழக்கமாக MySQL அல்லது PostgreSQL போன்ற ஒரு தொடர்புடைய தரவுத்தளம்).

பொதுவான செயல்திறன் தடைகள்:

• போதுமான வளங்கள் இல்லாமை: ஹடூப் கிளஸ்டரில் நினைவகம், CPU, அல்லது வட்டு I/O பற்றாக்குறை.
• தரவுச் சாய்வு (Data Skew): பகிர்வுகளுக்கு இடையில் தரவு சீரற்ற முறையில் விநியோகிக்கப்படுதல், இதனால் சில பணிகள் மற்றவற்றை விட கணிசமாக அதிக நேரம் எடுக்கும்.
• திறமையற்ற வினவல்கள்: மோசமாக எழுதப்பட்ட HiveQL வினவல்கள், முழு அட்டவணை ஸ்கேன்கள் அல்லது தேவையற்ற தரவு மாற்றங்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
• தவறான உள்ளமைவு: செயல்திறனைத் தடுக்கும் உகந்ததல்லாத ஹைவ் உள்ளமைவு அமைப்புகள்.
• சிறிய கோப்புகள் சிக்கல் (Small Files Problem): HDFS-இல் அதிக எண்ணிக்கையிலான சிறிய கோப்புகள் NameNode-ஐ திணறடித்து, வினவல் செயலாக்கத்தை மெதுவாக்கக்கூடும்.
• மெட்டாஸ்டோர் தடைகள்: மெட்டாஸ்டோர் தரவுத்தளத்தின் மெதுவான செயல்திறன், வினவல் திட்டமிடல் மற்றும் செயலாக்கத்தைப் பாதிக்கலாம்.

உலகளாவிய சூழல்களுக்கான உள்ளமைவு மேம்படுத்தல்

ஹைவின் செயல்திறன் அதன் உள்ளமைவைப் பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இந்த அமைப்புகளை மேம்படுத்துவது வினவல் செயலாக்க நேரங்களையும் வளப் பயன்பாட்டையும் கணிசமாக மேம்படுத்தும். தரவு மூலங்கள் மற்றும் குழு இருப்பிடங்களின் பன்முகத்தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, இந்த உள்ளமைவுகளைக் கவனியுங்கள்:

பொதுவான உள்ளமைவு:

• hive.execution.engine: செயலாக்க இயந்திரத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. "mr" (MapReduce) ஐ விட சிறந்த செயல்திறனுக்காக "tez" அல்லது "spark" என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். Tez ஒரு நல்ல பொது-நோக்க இயந்திரம், அதேசமயம் ஸ்பார்க் மீண்டும் மீண்டும் வரும் அல்காரிதம்கள் மற்றும் சிக்கலான மாற்றங்களுக்கு மிகவும் திறமையானதாக இருக்கும்.
• hive.optimize.cp: நெடுவரிசைக் குறைப்பை (column pruning) இயக்குகிறது, இது வட்டில் இருந்து படிக்கப்படும் தரவின் அளவைக் குறைக்கிறது. இதை `true` என அமைக்கவும்.
• hive.optimize.pruner: பகிர்வுக் குறைப்பை (partition pruning) இயக்குகிறது, இது வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்திலிருந்து தேவையற்ற பகிர்வுகளை நீக்குகிறது. இதை `true` என அமைக்கவும்.
• hive.vectorize.enabled: வெக்டரைசேஷனை (vectorization) இயக்குகிறது, இது தனிப்பட்ட வரிசைகளுக்குப் பதிலாகத் தொகுப்புகளில் தரவைச் செயலாக்குகிறது, செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. இதை `true` என அமைக்கவும்.
• hive.vectorize.use.column.select.reordering: சிறந்த வெக்டரைசேஷன் செயல்திறனுக்காக நெடுவரிசைத் தேர்வுகளை மறுவரிசைப்படுத்துகிறது. இதை `true` என அமைக்கவும்.

நினைவக மேலாண்மை:

• hive.tez.container.size: ஒவ்வொரு Tez கண்டெய்னருக்கும் ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகத்தின் அளவைக் குறிப்பிடுகிறது. கிளஸ்டரின் கிடைக்கும் நினைவகம் மற்றும் வினவல்களின் சிக்கலைப் பொறுத்து இந்த மதிப்பைச் சரிசெய்யவும். வளப் பயன்பாட்டைக் கண்காணித்து, நினைவகப் பற்றாக்குறைப் பிழைகளால் பணிகள் தோல்வியுற்றால் இந்த மதிப்பை அதிகரிக்கவும். `4096mb` உடன் தொடங்கி, தேவைக்கேற்ப அதிகரிக்கவும்.
• hive.tez.java.opts: Tez கண்டெய்னர்களுக்கான JVM விருப்பங்களைக் குறிப்பிடுகிறது. `-Xmx` மற்றும் `-Xms` அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தி பொருத்தமான ஹீப் அளவை அமைக்கவும் (எ.கா., `-Xmx3072m`).
• spark.executor.memory: (ஸ்பார்க்கை செயலாக்க இயந்திரமாகப் பயன்படுத்தினால்) ஒவ்வொரு ஸ்பார்க் எக்ஸிகியூட்டருக்கும் ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகத்தின் அளவைக் குறிப்பிடுகிறது. தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மற்றும் ஸ்பார்க் மாற்றங்களின் சிக்கலைப் பொறுத்து இதை மேம்படுத்தவும்.
• spark.driver.memory: (ஸ்பார்க்கை செயலாக்க இயந்திரமாகப் பயன்படுத்தினால்) ஸ்பார்க் டிரைவருக்கு ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. டிரைவரில் நினைவகப் பற்றாக்குறைப் பிழைகள் ஏற்பட்டால் இதை அதிகரிக்கவும்.

இணைச் செயலாக்கம் (Parallel Execution):

• hive.exec.parallel: சுயாதீனமான பணிகளின் இணைச் செயலாக்கத்தை இயக்குகிறது. இதை `true` என அமைக்கவும்.
• hive.exec.parallel.thread.number: இணைச் செயலாக்கத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படும் திரிக்களின் (threads) எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது. கிளஸ்டரின் CPU திறனைப் பொறுத்து இந்த மதிப்பை அதிகரிக்கவும். ஒரு பொதுவான தொடக்கப் புள்ளி கிடைக்கும் கோர்களின் எண்ணிக்கையாகும்.
• hive.tez.am.resource.memory.mb: Tez பயன்பாட்டு மாஸ்டருக்கான (Application Master) நினைவகத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. AM-க்கு நினைவகம் தீர்ந்துவிட்டது தொடர்பான பிழைகளைக் கண்டால், இந்த மதிப்பை அதிகரிக்கவும்.
• hive.tez.am.java.opts: Tez பயன்பாட்டு மாஸ்டருக்கான ஜாவா விருப்பங்களைக் குறிப்பிடுகிறது. `-Xmx` மற்றும் `-Xms` ஐப் பயன்படுத்தி ஹீப் அளவை அமைக்கவும்.

கோப்பு வடிவம் மற்றும் சுருக்கம்:

• மேம்படுத்தப்பட்ட கோப்பு வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்: சிறந்த சுருக்கம் மற்றும் வினவல் செயல்திறனுக்காக ORC (Optimized Row Columnar) அல்லது Parquet போன்ற கோப்பு வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும். இந்த வடிவங்கள் தரவை ஒரு நெடுவரிசை வடிவத்தில் சேமிக்கின்றன, இது ஒரு வினவலுக்குத் தேவையான நெடுவரிசைகளை மட்டும் படிக்க ஹைவை அனுமதிக்கிறது.
• சுருக்கத்தை இயக்கவும்: சேமிப்பிடத்தைக் குறைக்கவும் மற்றும் I/O செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் Snappy அல்லது Gzip போன்ற சுருக்க அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தவும். Snappy பொதுவாக வேகமானது, அதேசமயம் Gzip சிறந்த சுருக்க விகிதங்களை வழங்குகிறது. உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளின் அடிப்படையில் சமரசங்களைக் கவனியுங்கள். `STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');` ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• hive.exec.compress.intermediate: வினவல் செயலாக்கத்தின் போது வட்டில் எழுதப்பட்ட இடைநிலைத் தரவைச் சுருக்குகிறது. `true` என அமைத்து, பொருத்தமான சுருக்க கோடெக்கைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் (எ.கா., `hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec`).
• hive.exec.compress.output: வினவல்களின் இறுதி வெளியீட்டைச் சுருக்குகிறது. `true` என அமைத்து, வெளியீட்டு சுருக்க கோடெக்கை உள்ளமைக்கவும்.

எடுத்துக்காட்டு உள்ளமைவு துணுக்கு (hive-site.xml):

<property> <name>hive.execution.engine</name> <value>tez</value> </property> <property> <name>hive.optimize.cp</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.vectorize.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.tez.container.size</name> <value>4096mb</value> </property> <property> <name>hive.exec.parallel</name> <value>true</value> </property>

வினவல் மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள்

செயல்திறனுக்கு திறமையான HiveQL வினவல்களை எழுதுவது முக்கியம். உங்கள் வினவல்களை மேம்படுத்த பல நுட்பங்கள் இங்கே:

பகிர்வு (Partitioning):

பகிர்வு ஒரு அட்டவணையை ஒரு குறிப்பிட்ட நெடுவரிசையின் (எ.கா., தேதி, பிராந்தியம்) அடிப்படையில் சிறிய பகுதிகளாகப் பிரிக்கிறது. இது தொடர்புடைய பகிர்வுகளை மட்டும் வினவ ஹைவை அனுமதிக்கிறது, ஸ்கேன் செய்யப்படும் தரவின் அளவைக் கணிசமாகக் குறைக்கிறது. இது புவியியல் பகுதி அல்லது உட்செலுத்தப்பட்ட தேதியின்படி தர்க்கரீதியாகப் பிரிக்கக்கூடிய உலகளாவிய தரவைக் கையாளும் போது *குறிப்பாக* முக்கியமானது.

எடுத்துக்காட்டு: தேதி வாரியாகப் பகிர்வு

CREATE TABLE sales ( product_id INT, sale_amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (sale_date STRING) STORED AS ORC;

ஒரு குறிப்பிட்ட தேதிக்கான விற்பனையை வினவும்போது, ஹைவ் தொடர்புடைய பகிர்வை மட்டுமே படிக்கும்:

SELECT * FROM sales WHERE sale_date = '2023-10-27';

பக்கெட்டிங் (Bucketing):

பக்கெட்டிங் ஒரு அட்டவணையின் தரவை ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நெடுவரிசைகளின் ஹாஷ் மதிப்பின் அடிப்படையில் ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான பக்கெட்டுகளாகப் பிரிக்கிறது. இது பக்கெட் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசைகளில் அட்டவணைகளை இணைக்கும்போது வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: பயனர் ஐடி மூலம் பக்கெட்டிங்

CREATE TABLE users ( user_id INT, username STRING, city STRING ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 100 BUCKETS STORED AS ORC;

பயனர் ஐடி மூலம் பக்கெட் செய்யப்பட்ட மற்றொரு அட்டவணையுடன் பயனர்களை இணைக்கும்போது, ஹைவ் தொடர்புடைய பக்கெட்டுகளை மட்டும் ஒப்பிட்டு இணைப்பை திறமையாகச் செய்ய முடியும்.

இணைப்பு மேம்படுத்தல் (Joining Optimization):

• மேப்ஜாயின் (MapJoin): இணைக்கப்படும் அட்டவணைகளில் ஒன்று நினைவகத்தில் பொருந்தும் அளவுக்கு சிறியதாக இருந்தால், தரவை மாற்றுவதைத் தவிர்க்க மேப்ஜாயினைப் பயன்படுத்தவும். மேப்ஜாயின் சிறிய அட்டவணையை அனைத்து மேப்பர் முனைகளுக்கும் நகலெடுக்கிறது, இது உள்ளூரில் இணைப்பைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
• பிராட்காஸ்ட் ஜாயின் (Broadcast Join): மேப்ஜாயினைப் போன்றது, ஆனால் ஸ்பார்க் செயலாக்க இயந்திரத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமானது. இது சிறிய அட்டவணையை அனைத்து எக்ஸிகியூட்டர்களுக்கும் ஒளிபரப்புகிறது.
• பக்கெட் மேப்ஜாயின் (Bucket MapJoin): இரண்டு அட்டவணைகளும் இணைப்பு விசையில் பக்கெட் செய்யப்பட்டிருந்தால், உகந்த இணைப்பு செயல்திறனுக்காக பக்கெட் மேப்ஜாயினைப் பயன்படுத்தவும். இது தரவு மாற்றுவதைத் தவிர்த்து, பக்கெட்டுகளுக்குள் தரவை வரிசைப்படுத்துகிறது.
• கார்ட்டீசியன் பெருக்கங்களைத் தவிர்க்கவும் (Avoid Cartesian Products): கார்ட்டீசியன் பெருக்கங்களை உருவாக்குவதைத் தவிர்க்க உங்கள் இணைப்புகளில் சரியான இணைப்பு நிபந்தனைகள் இருப்பதை உறுதிசெய்யவும், இது மிகவும் மெதுவான வினவல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: மேப்ஜாயின்

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ big_table.column1, small_table.column2 FROM big_table JOIN small_table ON big_table.join_key = small_table.join_key;

துணை வினவல் மேம்படுத்தல் (Subquery Optimization):

தொடர்புடைய துணை வினவல்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும், ஏனெனில் அவை மிகவும் திறமையற்றதாக இருக்கும். முடிந்தவரை இணைப்புகள் அல்லது தற்காலிக அட்டவணைகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றை மீண்டும் எழுதவும். பொதுவான அட்டவணை வெளிப்பாடுகளைப் (CTEs) பயன்படுத்துவது வாசிப்புத்திறன் மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு உதவும்.

எடுத்துக்காட்டு: தொடர்புடைய துணை வினவலை ஒரு இணைப்புடன் மாற்றுதல்

திறமையற்றது:

SELECT order_id, (SELECT customer_name FROM customers WHERE customer_id = orders.customer_id) FROM orders;

திறமையானது:

SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

வடிகட்டுதல் மற்றும் முன்கணிப்புகள் (Filtering and Predicates):

• முன்கணிப்புகளைக் கீழே தள்ளவும் (Push Down Predicates): செயலாக்கப்படும் தரவின் அளவைக் குறைக்க, வினவலில் முடிந்தவரை முன்கூட்டியே வடிகட்டுதல் நிபந்தனைகளை (WHERE கிளாஸ்கள்) வைக்கவும்.
• பொருத்தமான தரவு வகைகளைப் பயன்படுத்தவும்: சேமிப்பிடத்தைக் குறைக்கவும் மற்றும் வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உங்கள் நெடுவரிசைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான தரவு வகைகளைப் பயன்படுத்தவும். எடுத்துக்காட்டாக, மதிப்புகள் முழு எண் வரம்பிற்குள் இருந்தால் BIGINT க்கு பதிலாக INT ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• முன்னணி வைல்டு கார்டுகளுடன் `LIKE` பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்: `LIKE '%value'` ஐப் பயன்படுத்தும் வினவல்கள் குறியீடுகளைப் பயன்படுத்த முடியாது மற்றும் முழு அட்டவணை ஸ்கேன்களுக்கு வழிவகுக்கும்.

திரட்டல் மேம்படுத்தல் (Aggregation Optimization):

• பல திரட்டல்களை இணைக்கவும்: MapReduce பணிகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க, பல திரட்டல் செயல்பாடுகளை ஒரே வினவலில் இணைக்கவும்.
• APPROX_COUNT_DISTINCT ஐப் பயன்படுத்தவும்: தோராயமான தனித்துவமான எண்ணிக்கைகளுக்கு, `APPROX_COUNT_DISTINCT` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தவும், இது `COUNT(DISTINCT)` ஐ விட வேகமானது.

எடுத்துக்காட்டு வினவல் மேம்படுத்தல் காட்சி: இ-காமர்ஸ் விற்பனை பகுப்பாய்வு (உலகளாவிய)

பல நாடுகள் மற்றும் பிராந்தியங்களில் விற்பனைத் தரவைக் கொண்ட ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனத்தைக் கவனியுங்கள். விற்பனைத் தரவு `global_sales` எனப்படும் ஹைவ் அட்டவணையில் பின்வரும் திட்டத்துடன் சேமிக்கப்படுகிறது:

CREATE TABLE global_sales ( order_id INT, product_id INT, customer_id INT, sale_amount DOUBLE, country STRING, region STRING, sale_date STRING ) PARTITIONED BY (country, sale_date) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

நிறுவனம் ஒரு குறிப்பிட்ட நாடு மற்றும் தேதிக்கான பிராந்தியம் வாரியாக மொத்த விற்பனைத் தொகையை பகுப்பாய்வு செய்ய விரும்புகிறது. ஒரு சாதாரண வினவல் இப்படி இருக்கலாம்:

SELECT region, SUM(sale_amount) FROM global_sales WHERE country = 'USA' AND sale_date = '2023-10-27' GROUP BY region;

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல்:

பின்வரும் மேம்படுத்தல்கள் பயன்படுத்தப்படலாம்:

• பகிர்வுக் குறைப்பு (Partition Pruning): `PARTITIONED BY` கிளாஸ் குறிப்பிட்ட நாடு மற்றும் தேதிக்கு தொடர்புடைய பகிர்வுகளை மட்டும் படிக்க ஹைவை அனுமதிக்கிறது.
• ORC வடிவம் மற்றும் Snappy சுருக்கம்: Snappy சுருக்கத்துடன் ORC வடிவத்தைப் பயன்படுத்துவது சேமிப்பிடத்தைக் குறைத்து I/O செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
• முன்கணிப்பு கீழே தள்ளுதல் (Predicate Pushdown): `WHERE` கிளாஸ் வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்தில் தரவை முன்கூட்டியே வடிகட்டுகிறது.

மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல் அப்படியே உள்ளது, ஏனெனில் பகிர்வு மற்றும் சேமிப்பக வடிவம் ஏற்கனவே மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், புள்ளிவிவரங்கள் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பதை உறுதி செய்வது முக்கியம் (கீழே காண்க).

தரவு மேலாண்மை மற்றும் பராமரிப்பு

உகந்த செயல்திறனுக்கு உங்கள் ஹைவ் தரவைப் பராமரிப்பது முக்கியம். வழக்கமான தரவு பராமரிப்புப் பணிகள் உங்கள் தரவு சுத்தமாகவும், சீராகவும், ஒழுங்காகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கின்றன.

புள்ளிவிவரச் சேகரிப்பு:

வினவல் செயலாக்கத் திட்டங்களை மேம்படுத்த ஹைவ் புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. `ANALYZE TABLE` கட்டளையைப் பயன்படுத்தி உங்கள் அட்டவணைகளில் புள்ளிவிவரங்களை தவறாமல் சேகரிக்கவும்.

எடுத்துக்காட்டு: புள்ளிவிவரங்களைச் சேகரித்தல்

ANALYZE TABLE global_sales COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS;

தரவுச் சுருக்கம் (Data Compaction):

காலப்போக்கில், HDFS-இல் சிறிய கோப்புகள் குவிந்து, செயல்திறன் குறைபாட்டிற்கு வழிவகுக்கும். `ALTER TABLE ... CONCATENATE` கட்டளையைப் பயன்படுத்தி அல்லது கோப்புகளை இணைக்க ஒரு MapReduce வேலையை எழுதி, சிறிய கோப்புகளை பெரிய கோப்புகளாகத் தவறாமல் சுருக்கவும். உலகளவில் விநியோகிக்கப்பட்ட மூலங்களிலிருந்து ஸ்ட்ரீமிங் தரவை உட்செலுத்தும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது.

தரவுக் காப்பகம் (Data Archiving):

உங்கள் செயலில் உள்ள தரவுத்தொகுப்புகளின் அளவைக் குறைக்க பழைய அல்லது அடிக்கடி அணுகப்படாத தரவைக் காப்பகப்படுத்தவும். நீங்கள் தரவை அமேசான் எஸ்3 கிளேசியர் அல்லது அஸூர் ஆர்க்கைவ் ஸ்டோரேஜ் போன்ற மலிவான சேமிப்பக அடுக்குகளுக்கு நகர்த்தலாம்.

தரவு சரிபார்ப்பு (Data Validation):

தரவுத் தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவு சரிபார்ப்புச் சோதனைகளைச் செயல்படுத்தவும். உட்செலுத்தலின் போது தரவைச் சரிபார்க்க ஹைவ் UDF-கள் (பயனர் வரையறுத்த செயல்பாடுகள்) அல்லது வெளிப்புறக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

கண்காணிப்பு மற்றும் சரிசெய்தல்

சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து தீர்க்க ஹைவின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பது அவசியம். உங்கள் ஹைவ் வரிசைப்படுத்தல்களைக் கண்காணிக்கவும் சரிசெய்யவும் பின்வரும் கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்:

ஹைவ் பதிவுகள் (Hive Logs):

பிழைகள், எச்சரிக்கைகள் மற்றும் செயல்திறன் தடைகளுக்கு ஹைவின் பதிவுகளை ஆராயுங்கள். பதிவுகள் வினவல் செயலாக்கம், வளப் பயன்பாடு மற்றும் சாத்தியமான சிக்கல்கள் பற்றிய மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகின்றன.

ஹடூப் கண்காணிப்புக் கருவிகள்:

உங்கள் ஹடூப் கிளஸ்டரின் ஒட்டுமொத்த ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணிக்க ஹடூப் வலை UI, அம்பாரி அல்லது கிளவுடெரா மேனேஜர் போன்ற ஹடூப் கண்காணிப்புக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். இந்த கருவிகள் வளப் பயன்பாடு, முனை நிலை மற்றும் வேலை செயல்திறன் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.

வினவல் விவரக்குறிப்பு (Query Profiling):

உங்கள் வினவல்களின் செயலாக்கத் திட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய ஹைவின் வினவல் விவரக்குறிப்பு அம்சத்தைப் பயன்படுத்தவும். இது மெதுவான நிலைகளைக் கண்டறிந்து அதற்கேற்ப உங்கள் வினவல்களை மேம்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. `hive.profiler.enabled=true` என அமைத்து, வெளியீட்டை பகுப்பாய்வு செய்யவும்.

வளக் கண்காணிப்பு:

உங்கள் ஹடூப் முனைகளில் CPU, நினைவகம் மற்றும் வட்டு I/O பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும். வளத் தடைகளைக் கண்டறிய `top`, `vmstat`, மற்றும் `iostat` போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

பொதுவான சரிசெய்தல் காட்சிகள்:

• நினைவகப் பற்றாக்குறைப் பிழைகள்: ஹைவ் கண்டெய்னர்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு மாஸ்டருக்கு ஒதுக்கப்பட்ட நினைவகத்தை அதிகரிக்கவும்.
• மெதுவான வினவல் செயல்திறன்: வினவல் செயலாக்கத் திட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்யவும், புள்ளிவிவரங்களைச் சேகரிக்கவும், உங்கள் வினவல்களை மேம்படுத்தவும்.
• தரவுச் சாய்வு (Data Skew): சால்ட்டிங் அல்லது பக்கெட்டிங் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தரவுச் சாய்வு சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து தீர்க்கவும்.
• சிறிய கோப்புகள் சிக்கல்: சிறிய கோப்புகளை பெரிய கோப்புகளாகச் சுருக்கவும்.

ஒத்துழைப்பு மற்றும் உலகளாவிய குழு கருத்தாய்வுகள்

உலகளாவிய குழுக்களுடன் பணிபுரியும்போது, ஹைவ் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு ஒத்துழைப்பும் தகவல்தொடர்பும் அவசியம்.

தரப்படுத்தப்பட்ட உள்ளமைவு:

முரண்பாடுகள் மற்றும் செயல்திறன் சிக்கல்களைத் தவிர்க்க அனைத்து குழு உறுப்பினர்களும் ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட ஹைவ் உள்ளமைவைப் பயன்படுத்துவதை உறுதிசெய்யவும். ஹைவ் உள்ளமைவுகளின் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்தை தானியக்கமாக்க ஆன்சிபிள் அல்லது செஃப் போன்ற உள்ளமைவு மேலாண்மைக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

குறியீடு மதிப்புரைகள் (Code Reviews):

HiveQL வினவல்கள் நன்கு எழுதப்பட்டவை, திறமையானவை மற்றும் குறியீட்டுத் தரங்களைப் பின்பற்றுவதை உறுதிசெய்ய குறியீடு மதிப்பாய்வு செயல்முறைகளைச் செயல்படுத்தவும். ஹைவ் ஸ்கிரிப்டுகள் மற்றும் உள்ளமைவுகளை நிர்வகிக்க ஜிட் போன்ற பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டு முறையைப் பயன்படுத்தவும்.

அறிவுப் பகிர்வு:

ஆவணங்கள், பயிற்சி அமர்வுகள் மற்றும் ஆன்லைன் மன்றங்கள் மூலம் குழு உறுப்பினர்களிடையே அறிவுப் பகிர்வை ஊக்குவிக்கவும். ஹைவ் ஸ்கிரிப்டுகள், உள்ளமைவுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளுக்கு ஒரு மைய களஞ்சியத்தை உருவாக்கவும்.

நேர மண்டல விழிப்புணர்வு:

நேரம் சார்ந்த தரவுகளுடன் பணிபுரியும்போது, நேர மண்டலங்களைக் கவனத்தில் கொள்ளவும். அனைத்து நேர முத்திரைகளையும் UTC-இல் சேமித்து, அறிக்கை மற்றும் பகுப்பாய்வுக்காக பொருத்தமான நேர மண்டலத்திற்கு மாற்றவும். நேர மண்டல மாற்றங்களைக் கையாள ஹைவ் UDF-கள் அல்லது வெளிப்புறக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

தரவு ஆளுமை (Data Governance):

தரவுத் தரம், பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கத்தை உறுதிப்படுத்த தெளிவான தரவு ஆளுமைக் கொள்கைகளை நிறுவவும். தரவு உரிமை, அணுகல் கட்டுப்பாடு மற்றும் தரவுத் தக்கவைப்புக் கொள்கைகளை வரையறுக்கவும்.

கலாச்சார உணர்திறன்:

உலகளாவிய குழுக்களுடன் பணிபுரியும்போது கலாச்சார வேறுபாடுகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான மொழியைப் பயன்படுத்தவும், பேச்சுவழக்கைத் தவிர்க்கவும், வெவ்வேறு தகவல்தொடர்பு பாணிகளுக்கு மரியாதையுடன் இருக்கவும்.

எடுத்துக்காட்டு: பல பிராந்தியங்களில் விற்பனைத் தரவு பகுப்பாய்வை மேம்படுத்துதல்

பல பிராந்தியங்களிலிருந்து (வட அமெரிக்கா, ஐரோப்பா, ஆசியா) விற்பனைத் தரவைக் கொண்ட ஒரு உலகளாவிய சில்லறை நிறுவனத்தைக் கவனியுங்கள். நிறுவனம் ஒவ்வொரு பிராந்தியத்திற்கும் தயாரிப்பு வகை வாரியாக மொத்த விற்பனைத் தொகையை பகுப்பாய்வு செய்ய விரும்புகிறது.

சவால்கள்:

• தரவு வெவ்வேறு வடிவங்கள் மற்றும் இடங்களில் சேமிக்கப்படுகிறது.
• பிராந்தியங்களில் நேர மண்டலங்கள் வேறுபடுகின்றன.
• சில பிராந்தியங்களில் தரவுத் தரச் சிக்கல்கள் உள்ளன.

தீர்வுகள்:

• தரவு வடிவத்தைத் தரப்படுத்துங்கள்: அனைத்து விற்பனைத் தரவையும் ஒரு பொதுவான வடிவத்திற்கு (எ.கா., ORC) மாற்றி, அதை ஒரு மைய தரவுக் குளத்தில் (data lake) சேமிக்கவும்.
• நேர மண்டலங்களைக் கையாளவும்: தரவு உட்செலுத்தலின் போது அனைத்து நேர முத்திரைகளையும் UTC-க்கு மாற்றவும்.
• தரவு சரிபார்ப்பை செயல்படுத்தவும்: தரவுத் தரச் சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து சரிசெய்ய தரவு சரிபார்ப்புச் சோதனைகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• பகிர்வு மற்றும் பக்கெட்டிங்கைப் பயன்படுத்தவும்: விற்பனைத் தரவை பிராந்தியம் மற்றும் தேதி வாரியாகப் பிரிக்கவும், தயாரிப்பு வகையின்படி பக்கெட் செய்யவும்.
• வினவல்களை மேம்படுத்தவும்: விற்பனைத் தரவு மற்றும் தயாரிப்பு வகை தரவுக்கும் இடையிலான இணைப்புச் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்த மேப்ஜாயின் அல்லது பக்கெட் மேப்ஜாயினைப் பயன்படுத்தவும்.

ஹைவ் மேம்படுத்தலில் வளர்ந்து வரும் போக்குகள்

பிக் டேட்டா செயலாக்கத்தின் நிலப்பரப்பு தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. ஹைவ் மேம்படுத்தலில் சில வளர்ந்து வரும் போக்குகள் இங்கே:

கிளவுட்-நேட்டிவ் ஹைவ்:

AWS, Azure, மற்றும் GCP போன்ற கிளவுட் தளங்களில் ஹைவை இயக்குவது அளவிடுதல், நெகிழ்ச்சி மற்றும் செலவு சேமிப்பு உள்ளிட்ட பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. கிளவுட்-நேட்டிவ் ஹைவ் வரிசைப்படுத்தல்கள் பொருள் சேமிப்பகம் (எ.கா., அமேசான் எஸ்3, அஸூர் பிளாப் ஸ்டோரேஜ்) மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட ஹடூப் சேவைகள் (எ.கா., அமேசான் EMR, அஸூர் HDInsight) போன்ற கிளவுட்-சார்ந்த அம்சங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.

தரவுக் குளங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு:

மூல, கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளின் மையப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியங்களான தரவுக் குளங்களில் உள்ள தரவை வினவ ஹைவ் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பல்வேறு வடிவங்களில் (எ.கா., Parquet, Avro, JSON) தரவை வினவும் ஹைவின் திறன், தரவுக் குளச் சூழல்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது.

அப்பாச்சி ட்ரூயிட் மூலம் நிகழ்நேர வினவல்:

நிகழ்நேர வினவல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்காக, ஹைவை அப்பாச்சி ட்ரூயிட், ஒரு உயர்-செயல்திறன், நெடுவரிசை சார்ந்த விநியோகிக்கப்பட்ட தரவுக் கடையுடன் ஒருங்கிணைக்கலாம். ட்ரூயிட் நிகழ்நேரத்தில் தரவை உட்செலுத்தவும் வினவவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது, அதேசமயம் ஹைவ் வரலாற்றுத் தரவுக்கான ஒரு தொகுதி செயலாக்கத் திறனை வழங்குகிறது.

AI-ஆல் இயக்கப்படும் மேம்படுத்தல்:

AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் ஹைவ் மேம்படுத்தலைத் தானியக்கமாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த நுட்பங்கள் தானாகவே ஹைவ் உள்ளமைவுகளைச் சரிசெய்யலாம், வினவல் செயலாக்கத் திட்டங்களை மேம்படுத்தலாம், மற்றும் தரவுச் சாய்வு சிக்கல்களைக் கண்டறியலாம்.

முடிவுரை

ஹைவ் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துவது என்பது ஹைவின் கட்டமைப்பு, உள்ளமைவு மற்றும் வினவல் செயலாக்கம் பற்றிய ஆழமான புரிதல் தேவைப்படும் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும். இந்த வழிகாட்டியில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள நுட்பங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், உலகளாவிய குழுக்கள் ஹைவின் முழுத் திறனையும் திறந்து, வினவல் செயல்திறன், வளப் பயன்பாடு மற்றும் தரவுச் செயலாக்கத் திறனில் குறிப்பிடத்தக்க மேம்பாடுகளை அடைய முடியும். மாறிவரும் தரவுத் தொகுதிகள், வினவல் முறைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களுக்கு ஏற்ப உங்கள் ஹைவ் வரிசைப்படுத்தல்களைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும் மற்றும் சரிசெய்யவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். உலகளாவிய சூழல்களில் ஹைவ் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்க குழு உறுப்பினர்களிடையே பயனுள்ள ஒத்துழைப்பும் அறிவுப் பகிர்வும் முக்கியமானவை.