Hive on Spark的部署及优化

COVE • 2024-10-27 23:47 • 编程

一、Hive on Spark概述

Hive on Spark是指在Hive中通过Spark作为Hive的计算引擎。在Hive on MapReduce中，SQL语句被转换为MapReduce作业并在Hadoop集群上运行。Hive on Spark提供了更快的查询速度和优化查询。

二、Hive on Spark部署

部署Hive on Spark有两种方式：一种是独立部署，另一种是通过Hortonworks HDP平台安装。下面介绍Hive on Spark的独立部署步骤：

1.安装Spark并配置Hive on Spark参数

# 安装Spark
wget https://mirrors.sonic.net/apache/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
tar -xvf spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-3.1.1-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark

在Hive的配置文件hive-site.xml中追加以下参数：


  hive.execution.engine
  spark


  spark.master
  local[*]


  spark.executor.memory
  1g


  spark.driver.memory
  1g


  spark.eventLog.enabled
  true


  spark.eventLog.dir
  /app/spark/logs

2.将hive-exec.jar复制到Spark_HOME/jars中

cp /usr/local/hive/lib/hive-exec-*.jar /usr/local/spark/jars/

3.配置Spark Thrift Server

在Spark的配置文件spark-defaults.conf中加入以下内容：

spark.master yarn-client
spark.eventLog.enabled true 
spark.eventLog.dir hdfs://hdfs-host:9000/apps/spark2.0/event-logs 
spark.executor.memory 4g 
spark.executor.instances 2 
spark.yarn.queue root.queue 
spark.yarn.jars hdfs://hdfs-host:9000/user/spark/share/lib/*.jar 
spark.sql.hive.thriftServer.singleSession true 
spark.sql.hive.thriftServer.yarn.resourcemanager.address yarn-host:8032 
spark.sql.hive.thriftServer.zookeeper.quorum zk-host:2181,other-zk-host:2181 
hive.server2.thrift.min.worker.threads 64 
hive.server2.thrift.max.worker.threads 500

三、Hive on Spark优化

要优化Hive on Spark的性能，在以下方面进行优化：

1.合适的硬件和资源的调配

合适的硬件如高速内存，快速的CPU以及高速的SSD硬盘可以显著提高Hive on Spark的性能。此外，为了实现最好的性能，需要调整资源管理器的设置，以尽可能高效地使用可用资源。

2.数据分区

在进行大规模的数据集查询时，应该将数据分区以提高查询性能。数据分区可以按照日期、地域等方式进行分区。

3.使用Bucketing

Bucketing是将表按照彼此之间的分桶列进行分割，提高查询性能的技术。Bucketing技术在Hive on Spark中起到尤为重要的作用。同时，Bucketing还可以提高连接操作的性能，因为每个桶都是一个文件，这样避免了读取大量的无关数据。

4.使用分区和Bucketing

通过同时使用分区和Bucketing，可以发挥两者的优势，进一步提高Hive on Spark的性能。

5.使用批处理技术

当进行大规模的数据集查询时，使用批处理技术可以提高查询速度。这可以通过使用Spark的RDD或DataFrame API来实现。

结论

本文详细介绍了Hive on Spark的部署和优化。通过采用合适的硬件和资源的调配、数据分区、Bucketing、批处理等技术，可以提高Hive on Spark查询的性能。在实际应用中，我们需要根据不同的数据量、查询方式和硬件设备等因素，采用不同的优化策略。

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