如何优化 Spark on Hive 集群的性能？

优化 Spark on Hive 集群性能

1 必要的安装和配置

1.1 检查hive.execution.engine属性是否正确配置

在Hive的配置文件中应当正确指定hive.execution.engine为spark。检查hive.execution.engine属性非常重要，因为该属性指定了MapReduce还是Spark驱动作业，在执行Hive SQL时也需要正确设定。如果没有正确配置，则Spark将不会被用于执行Hive SQL。

在生产环境中，要正确配置hive.execution.engine属性，可以按照以下步骤操作：

打开Hive的配置文件，一般位于/etc/hive/conf/hive-site.xml文件中。
添加以下配置：

hive.execution.engine spark

保存文件并重新启动Hive服务，以使配置生效。
验证配置是否正确，可以使用以下命令查看hive.execution.engine属性：

hive> set hive.execution.engine;

如果配置正确，则会显示：

hive.execution.engine=spark

以上就是关于如何正确配置hive.execution.engine属性的生产环境中的实际操作步骤。

1.2 检查Spark参数是否正确配置

检查在Hive的配置文件中的spark-params参数是否正确配置，以确保每个Spark应用程序正确设置。此外，用户还可以将自己的Spark参数添加到spark-params，以减少任务的运行时间。

在生产环境中，配置Spark参数的具体步骤如下：

打开Hive的配置文件，查找spark-params参数，确保它们已经正确配置，例如：

spark.executor.memory=4g spark.driver.memory=4g spark.executor.cores=4

根据应用程序的实际需求，添加自定义的Spark参数，例如：

spark.sql.shuffle.partitions=20 spark.default.parallelism=20

保存配置文件，重启Hive，使新的配置生效。
验证Spark参数是否正确配置，可以使用spark-shell或spark-submit命令查看。例如：

spark-shell –conf spark.executor.memory=4g –conf spark.driver.memory=4g –conf spark.executor.cores=4 –conf spark.sql.shuffle.partitions=20 –conf spark.default.parallelism=20

spark-submit –conf spark.executor.memory=4g –conf spark.driver.memory=4g –conf spark.executor.cores=4 –conf spark.sql.shuffle.partitions=20 –conf spark.default.parallelism=20

以上就是在生产环境中配置Spark参数的具体步骤，可以帮助用户正确配置Spark参数，以确保每个Spark应用程序正确设置，并有效减少任务的运行时间。

2 优化 hive 查询

2.1 优化表

使用流行的Hive分区分桶优化查询，以提高性能。例如，将Hive表按照年/月/日/小时等进行分区，这有助于缩小查询数据块大小，改善查询性能。

在生产环境中，使用Hive分区分桶优化查询的实际例子如下：

假设有一个名为“order”的表，该表记录了每一个订单的信息，其中包括订单号、订单日期、用户ID等信息。

为了优化查询性能，我们可以将该表按照订单日期进行分区，例如按年分区、按月分区等，以减少查询时扫描的数据量。

同时，还可以使用有序分区和桶（ORDER BY/CLUSTERED BY/SORTED BY）或静态分区（STATIC PARTITION）改善Hive的查询性能。

2.2 优化 SQL 语句

旨在优化 Hive 查询的 SQL 语句。可以使用子查询优化复杂的查询，避免多个查询之间的大量磁盘扫描。除此之外，还可以对查询进行调整，以确保只返回所需的字段；（2）避免使用不必要的函数；（3）尽量使用DISTINCT，而不是GROUP BY；（4）尽量使用JOIN而不是UNION；（5）使用常量进行查询而不是查询变量。

实际例子：

假设我们有一个名为“sales”的表，包含了一些销售信息，如销售日期，销售价格等。我们想要从中提取出每个月的销售总额，以便了解每个月的销售情况。

优化前的 SQL 语句：

SELECT MONTH(sales_date) as sales_month, SUM(sales_price) as total_sales FROM sales GROUP BY MONTH(sales_date);

优化后的 SQL 语句：

SELECT EXTRACT(MONTH FROM sales_date) as sales_month, SUM(sales_price) as total_sales FROM sales GROUP BY EXTRACT(MONTH FROM sales_date);

优化后的 SQL 语句比优化前的 SQL 语句更加有效，因为它不需要使用函数 MONTH() 对查询变量进行操作，而是使用 EXTRACT() 函数，这样可以减少磁盘 I/O 的操作。此外，也可以使用子查询来优化查询，如：

SELECT sales_month, SUM(total_sales) as total_sales FROM (SELECT EXTRACT(MONTH FROM sales_date) as sales_month, sales_price as total_sales FROM sales) as sales_data GROUP BY sales_month;

这样可以避免多个查询之间的大量磁盘扫描，从而提高查询效率。

3 优化 Hive ETL

3.1 减小 Hive 使用的内存

在Hive中，遵循一些基本的语法规范可以有效地减少内存的使用，以提高性能。其中包括：（1）尽量使用有序分区和桶（ORDER BY/CLUSTERED BY/SORTED BY）；（2）尽量使用向量化函数；（3）尽量使用SUBSTR（）而不是LEFT（）和RIGHT（）；（4）尽量使用多表查询而不是子查询；（5）使用distribute by和sort by优化具有多个MAP和任务的查询；（6）引入动态分区以减少分区数；（7）尽量避免使用、UNION 和 collect 和 limit 阵营。

在实际的生产环境中，为了优化Hive ETL，可以采用以下操作步骤。

1、使用ORDER BY/CLUSTERED BY/SORTED BY进行排序：在Hive中，使用ORDER BY/CLUSTERED BY/SORTED BY可以对表中的数据进行排序，从而减少内存的使用。比如，下面的语句可以对表中的数据进行排序：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name;

2、使用向量化函数：Hive支持使用向量化函数，可以有效地减少内存的使用。比如，下面的语句可以使用向量化函数求和：

SELECT SUM(column_name) FROM table_name;

3、使用SUBSTR（）而不是LEFT（）和RIGHT（）：Hive中，使用SUBSTR（）而不是LEFT（）和RIGHT（）可以有效地减少内存的使用。比如，下面的语句可以使用SUBSTR（）从字符串中获取子字符串：

SELECT SUBSTR(column_name, start_position, length) FROM table_name;

4、使用多表查询而不是子查询：Hive中，使用多表查询而不是子查询可以有效地减少内存的使用。比如，下面的语句可以使用多表查询来获取数据：

SELECT table1.column1, table2.column2 FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column2;

5、使用distribute by和sort by优化具有多个MAP和任务的查询：Hive中，使用distribute by和sort by可以有效地减少内存的使用。

3.2 优化 Joins

Map-side Joins能够有效地减少网络开销，将大量计算蚕食到本地运行，有助于提高Joins性能。在Map-side Joins中，涉及到bitmap和hash join两种方式，根据数据集的大小来选择哪种算法来提高性能。

Reduce-side Joins 是一种特殊的Join，它使用Reduce阶段来完成复杂的join查询。Reduce-side Joins 有助于减少任务和磁盘 IO 写入，有助于运行时间缩短，进而提高性能。