### 基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优
#### 概述
随着大数据技术的发展，Hadoop生态系统不断成熟与完善，其中Apache Hive作为数据仓库工具，支持通过SQL语句进行查询、分析存储在Hadoop文件系统中的大规模数据集。然而，默认情况下，Hive使用MapReduce作为执行引擎，其效率较低，尤其对于迭代式算法等场景，处理速度明显慢于新兴的Spark计算框架。因此，将Hive的执行引擎从MapReduce切换至Spark（Hive on Spark），成为提高大数据处理速度的重要手段之一。
#### 实战经验分享
##### 配置环境
本实战指南基于Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 6.3.0 版本，并采用Apache Spark 2.4.0作为计算引擎。集群配置包含5个NodeManager节点，每个节点配备62.8GB内存（共64GB）、32核CPU。这样的配置旨在充分利用硬件资源，确保Hive on Spark能够高效运行。
#### 一、配置Spark
##### 1.1 配置Executor内存
Executor是Spark作业运行的基本单位，负责执行具体任务。合理配置Executor内存对提升性能至关重要：
- **增加Executor内存**：有助于优化MapJoin等操作，但同时会增加Garbage Collection时间。需要注意的是，在HDFS客户端未实现多写的情况下，过多的Executor可能会导致核心资源浪费。
- **确定Executor核心数**：Cloudera建议设置`spark.executor.cores`为4、5或6，以尽可能减少空闲核心。假设集群共有155个核心，则将`spark.executor.cores`设置为5较为合适，这样可以同时运行31个Executor，每个Executor最多运行5个任务。
- **Executor内存分配**：`spark.executor.memory`设置为8GB，表示Hive在Spark上的每个执行程序的最大Java堆栈内存；`spark.yarn.executor.memoryOverhead`设置为2GB，用于预留额外内存。需要注意的是，两者之和不能超过`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`设置的值，本集群中该值为60GB。
##### 1.2 配置Driver内存
Driver端是Spark应用程序的主控程序，负责调度任务、监控状态等。虽然Driver端内存不会直接影响性能，但在资源不足时需要适当调整：
- `spark.driver.memory`设置为3GB，表示Driver端的最大Java堆内存；
- `spark.yarn.driver.memoryOverhead`设置为1GB，用于预留Driver端的额外内存。
##### 1.3 动态分配Executor
为最大化集群资源利用率，推荐启用动态资源分配功能。这样可以在作业运行过程中根据实际需求动态调整Executor的数量，从而更高效地响应多用户并发查询。
- 设置`spark.executor.instances`到最大值，以便充分发挥集群性能。
- 开启`spark.dynamicAllocation.enabled`参数，实现动态资源分配。
##### 1.4 设置并行度
并行度是指同时运行的任务数量，合理设置可以进一步提升性能：
- 输入端，MapTask数量通常等于输入切分数。HiveOnSpark使用CombineHiveInputFormat来控制输入切分，从而优化并行度。
- 可以通过设置`spark.sql.shuffle.partitions`等参数手动调整并行度，确保数据均匀分布，减少数据倾斜。
#### 总结
通过以上配置和调优步骤，可以显著提升Hive on Spark的性能，实现更快的数据处理速度。在实践中还需要结合具体应用场景，不断调整优化策略，以达到最佳效果。此外，定期监控集群资源使用情况、调整配置参数，也是保持高性能的关键。
