CDH 6.3.0搭建Hive on Spark配置调优实战

实战指南：Hadoop、Spark、Zookeeper 构建与调优 这份指南涵盖了 Hadoop、Spark 和 Zookeeper 的配置要点，帮助您构建和优化这些大数据平台的核心组件。 Hadoop 配置 核心配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 关键参数：数据存储路径、副本数量、内存分配、任务调度策略 Spark 配置 核心配置文件：spark-defaults.conf、spark-env.sh 关键参数：执行模式、资源分配、序列化方式、shuffle 行为 Zookeeper 配置 核心配置文件：zoo.cfg 关键参数：数据目录、服务器列表、选举算法、会话超时 调优技巧 根据硬件资源和应用场景调整参数 使用监控工具跟踪性能指标 优化数据存储和处理流程 考虑集群规模和容错机制

Spark以内存计算著称，因此CPU、带宽和内存资源都可能成为性能瓶颈。通常情况下，内存充足时，瓶颈主要受限于网络带宽。然而，有时也需要进行序列化优化等操作来降低内存占用率。 本指南着重介绍两方面内容： 数据序列化：这是提升网络性能和降低内存消耗的关键。 内存优化：我们将简要介绍一些实用技巧。 通过优化数据序列化，可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽，并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源，避免不必要的浪费，从而提升整体性能。

深入探讨了如何优化Spark性能，涵盖了性能监控、数据倾斜处理、shuffle调优等关键内容。讨论了合理配置worker与executor、内存分配优化、CPU使用率监控及网络带宽管理等调优要点，并通过实际案例展示了企业级大数据平台的调优方法。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效减少I/O，因为查询通常只需要访问部分列。 压缩：启用数据压缩，如Snappy、Gzip或LZO，可以减少存储空间并提高读取速度。 数据倾斜：注意数据分布的均匀性，避免某些分区或桶中的数据量远大于其他。 查询优化： JOIN优化：避免全表JOIN，尽可能利用分区JOIN和桶表JOIN。使用MapJOIN，对于小表可以将其加载到内存中，避免昂贵的Shuffle JOIN。使用Broadcast JOIN，如果可能，将小表广播给所有Reduce任务，减少网络传输。 GROUP BY与ORDER BY：如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 子查询优化：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 执行引擎优化： Tez与Spark：考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们提供了更高效的执行模型，比默认的MapReduce更快。 动态分区：在插入数据时，动态分区可以提高效率，但需谨慎设置分区的采样条件。 资源管理： YARN配置：调整Map和Reduce任务的内存、CPU设置，确保资源的有效利用。 Hive配置：设置合适的mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces以平衡计算资源和任务数量。

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

在Hive中，合理设置Map和Reduce的参数对于提升查询性能至关重要。以下是一些常用的参数及其配置建议： 控制Map任务数量的参数： mapred.map.tasks: 手动设置Map任务数量。 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: 控制输入文件分片大小，间接影响Map任务数量。 控制Reduce任务数量的参数： mapred.reduce.tasks: 手动设置Reduce任务数量。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer: 控制每个Reduce任务处理的数据量。 其他重要参数： hive.exec.reducers.max: 设置Reduce任务数量上限。 mapreduce.job.reduces: 设定作业Reduce任务数量。 需要注意的是，最佳参数配置取决于具体的数据集和查询语句。建议进行测试和调整，以找到最佳性能配置。

Hive 实战指南：搭建与优化 本指南将带领您完成 Hive 的搭建和配置，并深入探讨优化技巧，助力您高效运用 Hive 进行大数据分析。 搭建 Hive 环境 准备工作: 确认 Hadoop 集群已正常运行，并下载 Hive 安装包。 配置 Hive: 修改配置文件 hive-site.xml，设置数据库连接信息等参数。 初始化元数据库: 使用 schematool 初始化元数据库，为 Hive 存储元数据。 启动 Hive: 使用 hive 命令启动 Hive，并进行功能验证。 Hive 配置优化 本地模式: 对于小规模数据集，启用本地模式可加速查询执行。 并行执行: 调整参数 hive.exec.parallel 值，开启并行执行以提升效率。 JVM 重用: 合理设置 JVM 重用参数，减少 JVM 启动开销。 压缩: 选择合适的压缩格式，例如 Snappy 或 LZO，降低数据存储空间和网络传输开销。 数据分区: 根据数据特征进行分区，可显著提升查询性能。 分桶: 对数据进行分桶，可优化 JOIN 操作和数据抽样。 进阶技巧 HiveServer2: 使用 HiveServer2 提供 JDBC/ODBC 接口，方便 BI 工具连接。 LLAP: 启用 LLAP (Live Long and Process) 功能，可实现低延迟交互式查询。 Tez: 使用 Tez 作为 Hive 的执行引擎，可显著提升查询性能。 结语 通过学习本指南，您将能够轻松搭建和配置 Hive 环境，并掌握优化技巧，充分发挥 Hive在大数据分析中的强大功能。

Oracle SQL调优技巧在实际应用中的关键性探讨。