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HIVE优化

更新时间:2025-01-21 GMT+08:00
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概述

Hive架构

Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。

Hive调优

用户输入HQL,Hive将HQL进行词法解析,语法解析,之后生成执行计划,并对执行计划进行优化,最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分:

  • 接入层:主要包括用户的连接性能,如网络速度、认证、连接并发数。
  • HiveServer:以SQL的优化为主,执行计划是SQL优化的主要手段,通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解和编排,并结合MapReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。
  • HiveMetaStore:因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库,所以它的性能也会影响到整个HiveServer的性能,主要包括HiveMetaStore访问时间,访问次数,连接并发数。
  • MapReduce/Spark:以该组件进行执行时,MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能,如每个任务的大小,任务与资源分配均匀度,任务拆分合理度等。
  • HDFS:最底层的IO读也是性能的关键,主要考虑的指标是读取和写入的性能,还包括块大小合理设置等。

其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立的调优手册及文档,请参考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1,2,3部分的性能调优的内容,并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。

批处理业务

批处理主要特点是耗时时间长,消耗的资源比较多,主要的调优和设计推荐如下:

  • 尽量使用ORC File, 配上合适的压缩算法, 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高,但压缩解压时间比Snappy长,消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。
  • 尽量使用Map Join减少Shuffle的次数,大幅提升性能
  • 不同SQL语句,完成同一个功能,生成Map Reduce的数量越少越好
  • Hive系统默认是典型的配置场景,结合业务实际情况,可以做一些参数的调整,如文件块的大小,Map个数与Reduce的个数,压缩算法等。
  • 合理的使用分区,分区数量不要太多,查询的SQL尽量指定具体的分区值;

具体请参考第5章节11.5 性能调优常用方法

衡量指标

衡量指标主要用于查看相应的指标来发现Hive服务或执行过程中的一些问题,尽快能定位Hive的性能问题。通常我们查看指标的顺序应该是通用指标,接入层指标,HiveMetaStore,HiveServer相关指标,其它相关组件的指标(如MapReduce/Spark/HDFS)。下面列举目前可查看到的相关指标信息:

  • 通用指标

主要是指通用的服务器的相关性能指标:CPU使用率,内存占用量,磁盘IO读写速度,使用Core数量等,通过这些指标可以衡量任务在该类型机器或该机器上的执行情况,观察集群各机器的通用指标,可以看到集群的负载是否均衡。

  • 接入层指标

Hive连接数,并行SQL数量,输入缓存值(或每批大小)。单HiveServer实例可以处理的最大并发数可以通过参数控制,默认是500,该参数主要受JVM内存和CPU的处理能力的限制。

  • HiveMetaStore

HiveMetaStore连接数,并行SQL数量,语句执行计划。

  • HiveServer

主要查看SQL语句的执行计划,进行SQL相关的调优,并结合MapReduce/Spark引擎的相关参数,主要是Job数量,Map数量,Reduce数量。

  • 通用测试标准

Hive性能上业界主要是拿TPC-DS来跟同类型的产品或者自己的老版本进行对比。标准测试仅做为性能测试的一些参考。

指标观测方法

  • 通用指标的观测

集群机器的CPU,内存,IO的使用情况可以通过Manager的主机管理界面查看到所有Host的资源使用情况。

  • 接入层指标的观测

Manger的服务->Hive服务状态页面可以查看到相关的HiveServer的连接数,HQL的执行成功的统计信息。

  • HiveMetaStore指标的观测

在Manager的服务->Hive服务状态页面,查看HiveMetaStore当前的请求连接数量以及关键API性能。

  • HiveServer相关指标的观测

这里主要以SQL调优为主,参考11.4.2 Hive的HQL调优

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