基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优 　　Hive默认使用的计算框架是MapReduce，在我们使用Hive的时候通过写SQL语句，Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行，但是MapReduce的执行速度远差于Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎，将MapReduce替换成Spark，从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述。 　　注：集群使用的是CDH6.3.0，使用的Spark版本是2.4.0，使用的集群配置为5个NodeManager节点，每台内存62.8G（64G），cpu 32 Core。

1. 配置Spark 　　给Yarn分配完资源后，需要配置一些Spark的参数，设置Spark可使用的资源。包括executor和Driver的内存，分配executor和设置并行度。 1) 配置executor内存 　　在配置executor的内存大小的时候，需要考虑以下因素: 增加executor的内存可以优化map join。但是会增加GC的时间。在某些情况下，HDFS客户端没有并行处理多个写请求，在有多个请求竞争资源的时候会出现一个executor使用过多的core。尽可能的减少空闲的core的个数，cloudera推荐设置spark.executor.cores为4，5，6，这取决于给yarn分配的资源。本集群有155个core可用，将spark.executor.cores设置为5，这样155/5余数为0，设置为6的话会剩余5个空闲，设置为4的话有3个空闲。这样配置之后可以同时运行31个executor，每个executor最多可以运行5个任务（每个core一个）。 spark.executor.memory，hive中设置，代表Hive 在 Spark 上运行时每个 Spark 执行程序的 Java 堆栈内存的最大大小，本集群设为8G,该值不能太大也不能太小，都会导致任务直接失败。executor执行的时候，用的内存可能会超过该值设置的大小，所以会为executor额外预留一部分内存。spark.yarn.executor.memoryOverhead（hive中设置）代表了这部分内存,本集群设置为2G。 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这个参数表示每个container能够申请到的最大内存，一般是集群统一配置。Spark中的executor进程是跑在container中，所以container的最大内存会直接影响到executor的最大可用内存。但是当设置一个比较大的内存时，日志中会报错，同时会打印这个参数的值。还有一点是要spark.yarn.executor.memoryOverhead和spark.executor.memory的和不能超过yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（yarn参数）设置的值。本集群scheduler请求最大内存分配的是60G，即某些情况下允许所有可用内存都给某一个executor使用，预留2.8G给系统。

2)   配置Driver内存

　　SparkDriver 端的配置如下：

spark.driver.memory:当hive运行在spark上时，driver端可用的最大Java堆内存。

spark.yarn.driver.memoryOverhead:每个driver可以额外从yarn请求的堆内存大小。这两个参数和就是yarn为driver端的JVM分配的总内存。

　　Spark在Driver端的内存不会直接影响性能，但是在没有足够内存的情况下在driver端强制运行Spark任务需要调整。本集群分别设置为3G和1G。

3)   动态分配executor(hive中设置)

　　设置spark.executor.instances到最大值可以使得Spark集群发挥最大性能。但是这样有个问题是当集群有多个用户运行Hive查询时会有问题，应避免为每个用户的会话分配固定数量的executor，因为executor分配后不能回其他用户的查询使用，如果有空闲的executor，在生产环境中，计划分配好executor可以更充分的利用Spark集群资源。

Spark允许动态的给Spark作业分配集群资源，cloudera推荐开启动态分配,本集群也开启该设置。

4)   设置并行度

为了更加充分的利用executor，必须同时允许足够多的并行任务。在大多数情况下，hive会自动决定并行度，但是有时候我们可能会手动的调整并行度。在输入端，maptask 的个数等于输入端按照一定格式切分的生成的数目，HiveOn Spark 的输入格式是CombineHiveInputFormat，可以根据需要切分底层输入格式。调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer控制每个reducer处理多少数据。但是实际情况下，Spark相比于MapReduce，对于指定的hive.exec.reducers.bytes.per.reducer不敏感。我们需要足够的任务让可用的executor保持工作不空闲，当Hive能够生成足够多的任务，尽可能的利用空闲的executor。

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2. G1 GC 调优

参数配置的位置：spark-defaults.conf，在 spark 配置中查看如下：

具体属性名称为：spark.executor.extraJavaOptions，在“=“后面添加相关属性，本次调优中加入的参数如下：

spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC 
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 
-XX:ConcGCThreads=20 -XX:+PrintFlagsFinal 
-XX:+PrintReferenceGC  
-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails 
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy 
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+G1SummarizeConcMark 
-XX:NewRatio=1

本次针对调优的sql为：

在executor页面查看显示GC占用运行时间超过10%至30%以上，严重影响程序运行效率，通过分析sql本身和gc信息发现，新生代对象很对，占用空间很大：

在新生代空间不足的情况下会放到老年代，容易触发full gc，因此将NewRatio参数调至1，有效缓解。也试过将参数调至1以下，但是会导致程序挂起长时间不执行，原因未知。另外考虑到本例中子查询数据量很大，在G1调优时适当的增加spark.executor.memory的值。

完整的G1参数和说明如下：