Hive on Spark的部署及優化

一、Hive on Spark概述

Hive on Spark是指在Hive中通過Spark作為Hive的計算引擎。在Hive on MapReduce中，SQL語句被轉換為MapReduce作業並在Hadoop集群上運行。Hive on Spark提供了更快的查詢速度和優化查詢。

二、Hive on Spark部署

部署Hive on Spark有兩種方式：一種是獨立部署，另一種是通過Hortonworks HDP平台安裝。下面介紹Hive on Spark的獨立部署步驟：

1.安裝Spark並配置Hive on Spark參數

# 安裝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中追加以下參數：

  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.將hive-exec.jar複製到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中加入以下內容：

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優化

要優化Hive on Spark的性能，在以下方面進行優化：

1.合適的硬體和資源的調配

合適的硬體如高速內存，快速的CPU以及高速的SSD硬碟可以顯著提高Hive on Spark的性能。此外，為了實現最好的性能，需要調整資源管理器的設置，以儘可能高效地使用可用資源。

2.數據分區

在進行大規模的數據集查詢時，應該將數據分區以提高查詢性能。數據分區可以按照日期、地域等方式進行分區。

3.使用Bucketing

Bucketing是將表按照彼此之間的分桶列進行分割，提高查詢性能的技術。Bucketing技術在Hive on Spark中起到尤為重要的作用。同時，Bucketing還可以提高連接操作的性能，因為每個桶都是一個文件，這樣避免了讀取大量的無關數據。

4.使用分區和Bucketing

通過同時使用分區和Bucketing，可以發揮兩者的優勢，進一步提高Hive on Spark的性能。

5.使用批處理技術

當進行大規模的數據集查詢時，使用批處理技術可以提高查詢速度。這可以通過使用Spark的RDD或DataFrame API來實現。

結論

本文詳細介紹了Hive on Spark的部署和優化。通過採用合適的硬體和資源的調配、數據分區、Bucketing、批處理等技術，可以提高Hive on Spark查詢的性能。在實際應用中，我們需要根據不同的數據量、查詢方式和硬體設備等因素，採用不同的優化策略。