如何优化Spark-on-Hive集群的性能？

类别运维 big-data

优化Spark-on-Hive集群的性能

1 使用索引

1.1 构建索引

Hive支持索引技术，可以帮助我们检索、过滤数据，改善查询性能，提高系统吞吐量。由于索引创建过程上消耗时间及空间，因此，不建议频繁创建索引，但是在某些情况，比如常用的关键字查询，则可以利用Hive索引加以优化。

Hive索引的使用可以改善查询性能，提高系统吞吐量，以下是一个生产环境中的实际例子：

首先，创建一个表，比如：

CREATE TABLE test ( id INT, name STRING, age INT );

然后，创建索引：

CREATE INDEX test_name_index ON TABLE test (name);

执行查询：

SELECT * FROM test WHERE name = ‘John’;

查看查询执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE name = ‘John’;

输出：

Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: test filterExpr: (name = ‘John’) Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Select Operator expressions: id (type: int), name (type: string), age (type: int) outputColumnNames: _col0, _col1, _col2 Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Index IndexSearch index name: test_name_index index expressions: name base table columns: id, name, age

从上面的输出可以看出，Hive在执行查询时使用了索引（Index IndexSearch），从而提高了查询性能。

1.2 避免索引过度使用

要避免并行查询中索引的过度使用，影响查询的性能，而应该在满足以下几点的情况下才考虑创建索引：

在生产环境中，使用索引的时候需要注意以下几点：

选择合适的索引：在创建索引之前，需要先确定索引的类型，比如普通索引、唯一索引、全文索引等，以及索引字段的类型，比如字符串、数值类型等，以便选择合适的索引类型来满足业务需求。
避免索引过度使用：在创建索引之前，需要先确定索引的必要性，如果查询的字段不是经常使用的字段，或者该字段的值分布很不均匀，那么就不需要创建索引。
注意索引的维护：创建索引之后，需要定期对索引进行维护，比如定期检查索引的状态，收集索引的使用统计信息，定期更新索引等，以确保索引的有效性和可用性。
合理使用联合索引：如果查询条件中有多个字段，那么可以考虑使用联合索引，以便提高查询的效率。
注意索引的大小：索引的大小会影响查询的性能，因此在创建索引时，需要注意索引的大小，尽量避免创建过大的索引。（1）充分理解执行计划；（2）分析查询量及数据量；（3）观察分区，识别是否存在冗余数据（过大或过小）；（4）根据数据库表的访问模式，添加相应的索引；（5）更新基础表结构，如添加任何关键的唯一索引和复合索引；（6）尽量不要使用复杂的查询条件，优化大型表之间的关联查询。
举个例子：统计流量数据时可以创建两个索引：一个是callPersonID字段上的索引，另一个是不同状态下的主叫号码和被叫号码字段构成的复合索引。首先，考虑使用这两个索引对数据表启动查询。其次，根据查询结果，再在数据表上进行过滤，找出符合条件的行，以有效地查找受影响的每行。

2 合理使用job

2.1 Tez优化

Tez可以实现不同任务之间的数据交换，并基于应用程序配置调整参数以适应变化的数据量，从而改善Hive的性能。

在生产环境中，使用Tez优化Hive的一个具体实例是，在查询Hive表时，使用Tez作为查询执行引擎。首先，在Hive中配置Tez作为查询执行引擎，可以使用如下HiveQL语句：

SET hive.execution.engine=tez;

然后，可以使用Tez优化查询，以提高查询性能。可以使用如下HiveQL语句：

SET hive.tez.auto.reducer.parallelism=true;

这样可以自动调整reducer的并行度，以适应变化的数据量，从而改善查询性能。

此外，可以使用Tez优化MapReduce任务之间的数据传输。可以使用如下HiveQL语句：

SET hive.tez.optimize.transfer.across.am=true;

这样可以优化MapReduce任务之间的数据传输，从而改善查询性能。

最后，可以使用Tez优化MapReduce作业的资源分配。可以使用如下HiveQL语句：

SET hive.tez.container.size=2048;

这样可以合理分配MapReduce作业的资源，从而改善查询性能。

总之，Tez可以有效优化Hive的查询性能，通过自动调整reducer的并行度、优化MapReduce任务之间的数据传输以及合理分配MapReduce作业的资源，都可以改善查询性能。因此，在执行Hive任务时，可以考虑增加Tez任务的使用，以提高性能。

2.2 Yarn优化

Yarn是一个可以实时调度资源和应用程序框架，能够控制作业并发，优化资源分配，同时也支持其他类型的作业。

Yarn优化是在生产环境中的一项重要的技术，它能够有效地管理资源，提高作业的性能，并减少系统的运行成本。Yarn优化的具体步骤如下：

1.首先，需要了解应用程序的资源需求，以及应用程序的负载情况。这样可以帮助我们更好地调整资源分配，使应用程序能够更好地利用有限的资源。

2.其次，需要对Yarn的配置文件进行优化，例如调整Yarn的内存分配策略，调整Yarn的资源分配策略，等等。这些配置文件的优化可以有效地提高应用程序的性能。

3.第三，需要对Yarn的作业调度策略进行优化。例如，可以调整作业的优先级，以便优先执行具有更高优先级的作业，从而提高作业的执行效率。

4.最后，需要定期监控Yarn的性能，以便及时发现性能瓶颈，并及时采取有效的措施来优化Yarn的性能。

通过上述步骤，我们可以有效地优化Yarn，从而提高应用程序的性能，减少系统的运行成本。 Yarn可以提供高效的资源利用率，并且可以根据用户提供的参数，对其他资源进行优化，最终可以提高应用程序性能。

3 优化查询

3.1 断言优化

可以通过断言来确保查询数据是正确的，从而改善查询性能。

断言优化是一种数据库优化技术，它可以通过检查查询中的每一行，确保查询结果是正确的，从而提高查询性能。

一个典型的例子是，在一个表中查询某一行的数据时，可以使用断言来确保查询的结果是正确的，而不是错误的。例如，如果要查询某个表中某一行的某一列的值，可以使用断言来确保这一列的值是正确的，而不是错误的。

下面是一个示例代码，可以用来查询某个表中某一行的某一列的值，并使用断言来确保查询结果是正确的：

SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name = ‘value’ AND column_name IS NOT NULL;

上面的代码将查询某个表中某一行的某一列的值，并使用断言来确保查询结果是正确的，而不是错误的。

使用断言优化查询可以显著提高查询性能，因为它可以减少不必要的查询时间，由于它不会查询不正确的结果，所以可以大大提高查询效率。此外，它还可以帮助避免错误，从而提高查询的可靠性。断言的主要目的是改善查询的性能，以及查看查询使用的字段是否合理。在Hive中，可以使用“SET HIVE.QUERY.ASSERTION”来开启断言优化，可以有效减少对大量数据进行查询而消耗的时间和资源。

3.2 改善存储格式

由于Hive只支持文本存储格式，其中存储的数据本身是没有结构化的，以致于查询的效率不高。

为了改善Hive查询的效率，可以采用改善存储格式的技术。

一种常用的技术是将Hive中的文本格式转换为结构化格式。比如可以使用Apache Avro，Apache Parquet，Apache ORC等格式来存储Hive中的数据。这些格式比文本格式更加结构化，可以更有效地存储和管理数据，从而提高查询效率。

具体来说，可以使用Hive的alter语句将原始文件的存储格式更改为Avro，Parquet或ORC格式。例如，可以使用以下语句将表的存储格式更改为Avro格式：

ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT AVRO;

此外，还可以使用Hive的CTAS（Create Table As Select）语句，将查询结果存储在新表中，并将新表的存储格式设置为Avro，Parquet或ORC格式。例如，可以使用以下语句将查询结果存储在新表中，并将新表的存储格式设置为Avro格式：

CREATE TABLE new_table_name STORED AS AVRO AS SELECT * FROM old_table_name;

通过上述步骤，可以将Hive中的文本格式转换为结构化格式，从而改善查询效率。因此，可以使用等价的其他格式，比如Parquet、ORC，来进行优化，使用这种格式，可以有效提升数据查询的性能。

3.3 集成缓存

Hive还可以集成缓存，通过缓存可以加快查询的速度和减少资源的消耗，从而提高Hive的性能。

在生产环境中，结合Hive和缓存可以提高查询性能。下面以Hive中的Memcached缓存为例，说明如何优化查询：

安装Memcached缓存服务器：首先，需要在Hive服务器上安装Memcached缓存服务器，以便Hive可以使用Memcached缓存。
启动Memcached服务：在安装完成后，需要启动Memcached服务，以便Hive可以使用Memcached服务。
配置Hive：配置Hive以使用Memcached缓存，可以在hive-site.xml文件中添加以下配置：

hive.memcached.servers localhost:11211

启用Hive缓存：在Hive查询中，可以通过使用“SET hive.memcached.enable=true”来启用Hive缓存。
使用Hive缓存：最后，在Hive查询中，可以使用“FROM memcached”语句来使用Hive缓存，以加快查询的速度和减少资源的消耗。

通过以上步骤，可以结合Hive和Memcached缓存，来优化Hive查询性能。最常用的缓存技术是memcached和HBase，它们都可以帮助提高Hive性能，节省资源消耗。