hiveonspark优化（hive 优化器）

【Hive on Spark优化】

简介:

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，而Spark是一个基于内存的分布式计算系统。Hive on Spark是将Hive与Spark结合使用的一种方式，以提高查询性能和并行处理能力。本文将介绍一些优化方法，以提升Hive on Spark的性能。

多级标题:

1. 优化Spark配置

1.1 增加Executor内存

1.2 调整Executor数量

1.3 设置序列化方式

2. 优化Hive配置

2.1 启用动态分区

2.2 合理设置表的分桶数

2.3 调整Hive任务并行度

3. 数据倾斜处理

3.1 了解数据倾斜原因

3.2 使用适当的优化方法

4. 数据压缩技术

4.1 使用压缩格式

4.2 合理选择压缩算法

内容详细说明:

1. 优化Spark配置

1.1 增加Executor内存: 默认情况下，Executor的堆内存大小为1g，对于较大的数据集来说可能会导致内存不足。可以通过调整spark.executor.memory参数来增加Executor的内存大小，以提高任务的并行处理能力。

1.2 调整Executor数量: 通过调整spark.executor.instances参数来增加Executor的数量，从而提高任务的并行度。

1.3 设置序列化方式: 默认情况下，Spark使用Java的序列化方式，但这种方式效率较低。可以通过设置spark.serializer参数为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer来使用Kryo序列化方式，以提高性能和效率。

2. 优化Hive配置

2.1 启用动态分区: 动态分区可以根据数据内容自动创建分区，并且可以减少数据重分区和复制操作，提高查询性能。可以通过设置hive.exec.dynamic.partition参数为true来启用动态分区。

2.2 合理设置表的分桶数: 分桶将表划分为多个桶，每个桶中包含一部分数据。如果分桶数设置不恰当，可能会导致数据倾斜或者无法充分利用集群资源。可以通过设置表的bucketed_by参数来设置分桶数。

2.3 调整Hive任务并行度: 可以通过设置hive.exec.parallel参数来调整Hive任务的并行度，提高查询性能。

3. 数据倾斜处理

3.1 了解数据倾斜原因: 数据倾斜可能是由于某些具有特定属性的数据导致的，例如某个字段值的分布不均匀。需要通过分析数据来找出倾斜原因。

3.2 使用适当的优化方法: 可以通过采用数据重分区、随机抽样、增加连接条件等方法来解决数据倾斜问题，以提高查询性能。

4. 数据压缩技术

4.1 使用压缩格式: Hive支持多种数据压缩格式，例如Snappy、LZO、Gzip等。可以根据实际需求选择合适的压缩格式，以减少数据存储空间。

4.2 合理选择压缩算法: 不同的压缩算法对于不同类型的数据有不同的适用性。可以根据数据的特点选择合适的压缩算法，以提高查询性能。

通过以上优化方法，可以充分利用Hive on Spark的分布式计算和内存计算能力，以提高查询性能和并行处理能力。同时，在实际应用中需要根据数据量、集群资源等因素进行综合考虑，选择合适的优化方案。