如何优化 Spark-on-Hive 集群的作业调度？

0.0.1 一、优化 Spark-on-Hive 集群的作业调度

Spark-on-Hive 集群是一种基于大数据计算和存储的解决方案，它可以以机器学习、图形运算、数据抽取和筛选以及其他种类的计算工作作为一个完整的服务来完成工作。然而，如果不适当优化Spark-on-Hive 集群的作业调度，将会损失很多性能，并影响工作效率。因此，本文将从优化Spark-on-Hive 集群主机、数据缓存之间的瓶颈、设置平行度等方面介绍如何优化Spark-on-Hive 集群的作业调度。

0.0.2 二、优化 Spark-on-Hive 集群的主机

首先，要优化Spark-on-Hive 集群的主机，需要提高服务器的配置。例如，在存储性能过低的情况下，可以考虑将HDFS的数据拷贝到Spark-on-Hive服务器内部的本地缓存中，这样可以提高HDFS的数据读取速度；同时，也可以考虑使用更高核心和更高带宽的硬件，以便支持更多同时运行的作业；最后，还可以考虑使用更高阶的文件系统，如非分布式文件系统（FDFS），以便更好地支持数据量大的作业调度。

0.0.3 三、优化数据缓存之间的瓶颈

其次，在优化 Spark-on-Hive 集群的作业调度中，要考虑的是数据缓存之间的瓶颈。如果能够将查询结果落地到HDFS缓存之中，将进一步提高Hive任务的服务器性能，从而改善作业的执行效率。此外，为了改善 Spark-on-Hive 集群的作业调度效率，还可以考虑建立一个缓存服务器，将HDFS上的数据通过API接口缓存到服务器上，以便更快地访问数据。

0.0.4 四、设置平行度

最后，要优化Spark-on-Hive集群作业调度的性能，还需要考虑设置合理的平行度和分配资源的问题。例如，在服务器的负载不均衡的情况下，可以考虑降低密集计算的平行度，以节省服务器资源；另外，在大规模数据处理的作业上，可以考虑增加平行度，以便更好地支持大规模数据处理。此外，还要考虑分配服务器资源，可以动态分配到当前需要计算量最大的作业中，以达到最大化性能调度的效果。

以上就是本文关于优化 Spark-on-Hive 集群作业调度的一些建议。优化 Spark-on-Hive 集群的作业调度涉及很多方面的工作，因此，要想提高Spark-on-Hive雈集群的作业调度性能，必须综合严格按照规定执行各项优化措施，才能实现充分利用集群资源的目的。