hive on spark 运行于yarn模式下如何调优

对于Hive on Spark的调优，有几个关键的配置可以考虑。首先，可以通过调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制将基础join转化为map join的阈值，从而影响性能。这个配置在Hive on MapReduce和Hive on Spark中都可以使用，但是两者的解释略有不同。 其次，可以通过设置一些Spark相关的配置来进行调优。例如，可以设置hive.execution.engine为spark来指定使用Spark作为执行引擎。还可以设置spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances来调整Spark执行器的内存和核心资源分配。另外，设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer可以改进序列化的性能。 此外，Hive on Spark相比于Hive on MapReduce有更好的性能，并且提供了相同的功能。用户的SQL不需要进行修改，就可以直接在Hive on Spark上运行。同时，UDF函数也被全部支持。 总结起来，在运行于YARN模式下的Hive on Spark的调优，可以关注以下几点： 1. 调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制基础join转化为map join的阈值。 2. 设置相关Spark配置，如hive.execution.engine、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances等，来优化资源分配和序列化性能。 3. 充分利用Hive on Spark的性能优势，无需修改SQL即可运行，并支持全部UDF函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [hive on spark 调优](https://blog.csdn.net/weixin_45489441/article/details/123252215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Hive on Spark调优](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/126041883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

<think>首先，用户的问题是关于“Hive on Spark 资源占用过高，如何优化 YARN 调度配置和资源使用”。用户提供了几个引用，我需要基于这些引用来回答。 关键点： - 用户提到“资源占用过高”，意思是资源使用率太高，可能导致性能问题或资源浪费。 - 需要优化YARN调度配置和资源使用。 - 引用的内容涉及Hive on Spark的配置、YARN资源设置、内存设置等。 从引用中提取相关信息： - 引用[1]：提到了设置Driver的内存大小（spark.driver.memory）和YARN的资源设置（yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）。 - 引用[2]：说明Hive任务由Spark执行，资源由YARN调度，需要上传Spark依赖到HDFS。 - 引用[3]：讨论了Hive on Spark的架构，提到使用YARN client或cluster模式。 - 引用[4]：给出了具体的Hive on Spark配置示例，包括设置spark.master=yarn-cluster, spark.executor.memory, spark.executor.instances, spark.driver.memory等。 用户的需求是优化资源使用，防止过高占用。这可能涉及调整配置参数，如内存大小、executor数量等，以更高效地使用资源。 回答结构： - 由于是系统级指令，我需要使用中文回答。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 在行内数学表达式使用$...$格式，但用户的问题中没有数学表达式，所以可能不需要。 - 独立公式使用$$...$$，但同样，这里可能没有。 - 在回答末尾自然地添加引用标识。 - 生成相关问题。 核心优化策略： 1. **调整YARN资源设置**： - 设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：定义每个容器可以分配的最大内存。 - 确保资源分配合理，避免单个任务占用过多资源。 - 引用[1]提到这个参数。 2. **优化Spark配置**： - spark.executor.memory：设置executor的内存大小。如果过高，可以调低。 - spark.executor.instances：控制executor的数量。太多可能导致资源竞争，太少可能无法利用资源。 - spark.driver.memory：设置driver的内存。 - spark.executor.cores：设置每个executor的核心数。 - 引用[4]提供了示例配置。 3. **选择正确的YARN模式**： - Hive on Spark 通常使用 yarn-cluster 模式（引用[4]），这比 yarn-client 模式更高效，因为driver运行在集群上，而不是客户端。 - 确保设置 spark.master=yarn-cluster。 4. **监控和调整**： - 使用YARN资源管理器监控资源使用情况。 - 调整参数基于实际负载，避免过度配置。 5. **其他优化**： - 设置spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer（引用[4]）以减少序列化开销。 - 确保事件日志开启（spark.eventLog.enabled）以分析性能。 - 考虑数据倾斜问题，可能导致某些executor负载过高。 回答步骤： 1. **理解问题**：解释为什么资源占用过高可能发生。 2. **优化YARN配置**：建议调整YARN参数。 3. **优化Spark配置**：建议调整Spark相关参数。 4. **其他建议**：如监控、模式选择等。 5. **总结**。 6. **生成相关问题**。 确保回答真实可靠：基于提供的引用和一般知识。Hive on Spark优化是常见的，参数调整是关键。 生成相关问题：在回答末尾添加相关问题，如： - 如何监控Hive on Spark的资源使用？ - 什么是YARN公平调度器？ - 如何诊断Hive on Spark的性能瓶颈？ 最后，添加引用标识：[^1], [^2], [^3], [^4] 在相关部分。</think>### Hive on Spark 资源占用过高的优化方案 当 Hive on Spark 在 YARN 上运行时资源占用过高，通常是由于资源配置不当、任务调度效率低或数据倾斜等问题导致的。以下是针对 YARN 调度配置和资源使用的优化步骤，基于实际调优经验和引用内容。优化核心是 **合理分配资源、避免浪费**，并确保集群负载均衡。 #### 1. **优化 YARN 资源配置** YARN 负责资源调度，其配置直接影响资源利用率： - **设置容器最大内存限制**：调整 `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` 参数，限制单个容器可分配的最大内存，防止大任务独占资源。例如： ```bash # 在 yarn-site.xml 中设置 <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>8192</value> # 根据集群总内存调整，例如 8GB </property> ``` 这能避免单个 Spark 任务申请过多内存导致资源耗尽[^1]。 - **启用公平调度器**：YARN 默认使用容量调度器，易导致资源争抢。改用公平调度器（Fair Scheduler）更公平分配资源： ```bash # 在 yarn-site.xml 中设置 <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value> </property> ``` 公平调度器能动态分配资源，减少资源碎片化。 - **调整最小/最大容器大小**：设置 `yarn.scheduler.minimum-allocation-mb` 和 `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` 的比值接近 1:4，避免资源浪费。 #### 2. **优化 Spark 执行参数** Hive on Spark 的任务由 Spark 执行，需调整 Spark 配置以降低资源占用： - **控制 Executor 资源**： - `spark.executor.memory`：设置单个 Executor 的内存大小。过高会导致内存浪费，过低引发 OOM。建议初始值为集群单节点内存的 1/4，例如： ```sql -- 在 Hive CLI 中设置 SET spark.executor.memory=2g; # 根据实际负载调整，例如 2GB ``` - `spark.executor.instances`：限制 Executor 数量，避免过多实例竞争资源。引用[4]建议默认 2 个，但可基于任务复杂度调整： ```sql SET spark.executor.instances=10; # 例如中等规模集群设为 10-20 ``` - `spark.executor.cores`：设置每个 Executor 的核心数，通常 2-4 核，避免 CPU 过载： ```sql SET spark.executor.cores=2; ``` - **优化 Driver 资源**：Driver 内存过高会占用 YARN Application Master 资源： ```sql SET spark.driver.memory=1g; # 引用[4]推荐 1GB，足够处理元数据 ``` - **使用高效序列化**：启用 Kryo 序列化减少 CPU 和内存开销： ```sql SET spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer; ``` - **选择正确部署模式**：始终使用 `yarn-cluster` 模式（引用[4]），Driver 在集群运行，减少客户端资源占用： ```sql SET spark.master=yarn-cluster; ``` #### 3. **处理数据倾斜和任务优化** 资源占用高常由数据倾斜引起（少数 Executor 负载过高）： - **分析数据分布**：在 Hive 查询前检查数据倾斜： ```sql ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS; # 收集统计信息 ``` - **优化 SQL 查询**： - 避免 `GROUP BY` 大字段，改用数值型字段。 - 对倾斜键值添加随机前缀，分散负载： ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ key, SUM(value) FROM large_table GROUP BY key; ``` - **设置分区和桶**：对表进行合理分区（partition）和分桶（bucketing），减少 Shuffle 数据量。 #### 4. **监控与诊断** 持续监控资源使用，快速定位瓶颈： - **使用 YARN 工具**： - 运行 `yarn application -list` 查看资源占用。 - 通过 YARN ResourceManager UI 检查队列使用率。 - **启用 Spark 事件日志**：记录任务详情用于分析（引用[4]）： ```sql SET spark.eventLog.enabled=true; SET spark.eventLog.dir=hdfs:///tmp/spark-logs; ``` 使用 Spark History Server 分析日志，识别内存泄漏或长尾任务。 - **调整动态分配**：启用 Spark 动态资源分配，自动释放空闲 Executor： ```sql SET spark.dynamicAllocation.enabled=true; SET spark.dynamicAllocation.initialExecutors=5; ``` #### 5. **其他建议** - **集群资源规划**：确保 YARN 总资源（`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`）不超过物理内存的 80%。 - **依赖管理**：上传 Spark 依赖到 HDFS（引用[2]），避免节点间传输开销。 - **升级组件**：使用较新版本的 Hive 和 Spark，例如 Spark 3.x 对资源管理有优化。 ### 总结 优化 Hive on Spark 资源占用的关键是 **平衡 YARN 和 Spark 配置**：通过限制容器大小、控制 Executor 参数、处理数据倾斜和启用监控，可显著降低资源使用率。初始调优建议从 YARN 的 `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` 和 Spark 的 `spark.executor.memory` 入手，逐步细化。实际效果取决于集群规模和负载，建议在测试环境验证参数[^1][^4]。