HIVE及SparkSQL优化经验

简介

针对高耗跑批时间长的作业，在公司近3个月做过一个优化专项；优化成效：综合cpu、内存、跑批耗时减少均在65%以上；

cpu和内存消耗指的是：vcoreseconds和memoryseconds

这里简单说下优化的一些思路，至于优化细节之前写过两篇，或可参考：：
sparksql优化：https://blog.csdn.net/me_to_007/article/details/130916946
hive优化：https://blog.csdn.net/me_to_007/article/details/126921955

运行环境：yarn调度+hdfs存储（orc格式表）+hive2+spark2.4.3

大家有什么经验，也欢迎补充、指正

什么样的任务值得关注

一个作业运行时间很长就值得关注吗？不一定，如果一个用户把n段逻辑全都整到一个作业里，不是太长，跑批时耗在数仓规范范围内，可能也是可接受合理的；

这里将时间界限监控到stage层面，对应hive就是每一个job，在sparksql里就是每一个stage；一个作业跑批时间很长可能是合理的，也许是逻辑复杂由很多个stage构成；但是一个stage跑批时间很长，在分布式计算里，一般不正常；

hive的stage可以只有map逻辑，也可以是一段mr、union、limit语句；sparksql的stage则根据有无shuffle划分，遇到shuffle宽依赖则新划分一个stage；

这个时间界限可以根据经验及要求灵活设置，比如要尽可能地提升作业跑批时效和节省结算资源，那这个界限可以设置小点，比如一个小时；一般几十亿的数据join，没有倾斜、发散，一个小时也够了；

另外一方面是监控内存配置，hive里边的map和reduce内存配置，sparksql里的executor内置配置，这些参数都不应该设置过大；每个task的内存界限可以设置到4个g

hive里边map和reduce内存是单独设置的，sparksql单个task的内存约等于：单个executor内存/每个executor cpu核数 * 每个task跑批cpu核数（这个参数默认是1，一般不做额外设置）

hive-map内存参数：mapreduce.map.memory.mb

hive-reduce内存参数：mapreduce.reduce.memory.mb

sparksql-executor内存参数：spark.executor.memory

sparksql-executor核数：spark.executor.cores

sparksql-每task-cpu核数：spark.task.cpus该参数默认为1，一般无需额外设置；

spark-driver的内存，如果有广播和cahe缓存，需要配置大些，可根据实际情况设置；

配置自动监控

这里可以根据yarn日志，编写定时调度脚本，解析作业日志，将符合异常规则的作业发邮件出来筛查（也可配置短信接口通知作业属主整改）；

这里可以手工配置一个白名单，作业如果已经审查无太大优化空间，则加入白名单避开筛查；当然这个白名单也可以设置特定的规则，比如把时间和资源界限的上限配大点，而不是无限放大，避免白名单后界限无限放大；

内存监控则直接读取作业配置参数即可，如触发条件则发邮件到相关团队优化（在我们这是数据治理组）

耗时长有两种情况，一种的倾斜导致的，这种就解决倾斜；另外一种每个task处理数据量都很大，这类情况一般把task数量调大点，再多给点资源；日志解析也比较好处理，倾斜监控作业各个stage中最大task耗时相比一般水平差异，这个界限也可以按需配置；比如我们这里设定为最大task跑批时长-上四分位时长 > 3倍四分差

数据倾斜是一个相对的概念，准确地说，每个作业都有倾斜，但对于一些跑批时间比较短的作业，至于整个数仓盘面来说，优化提升不大；这里可以在监控里筛跳过；

当然至于个别业务团队，视重要性个别对待，有的作业对时效要求比较高，比如涉及到重大活动数据，那就做精细化优化；

考虑到yarn日志文件比较大，解析耗时，集群作业比较多，解析日志应有筛选地进行；那些跑批时间相对短的作业或可暂时搁置；同时配置白名单，防止日志重复读取解析；

怎么去定位问题SQL段

主要是结合执行计划定位，在hive里面执行计划map-tree里显示的表名，如果sql中有写别名，则显示的是别名；为防止筛查混乱，难以定位，sql中的表别名尽量不要使用相同的，没有关联逻辑情况，尽量不要使用别名；

比如下面一段sql：

sql 复制代码

select group_name
	,count(1) as cnt 
from tablename   -- 这里不写表别名
group by group_name

在hive中，直接使用explain + sql字符串打印执行计划即可；看看日志里哪个stage异常，再根据执行计划去定位异常sql段落，进而进行作业分析；

sql 复制代码

explain select dt,count(1) as cnt from tablename group by dt

hive中如果有配置join倾斜参数(set hive.optimize.skewjoin=true)或者groupby倾斜参数(set hive.groupby.skewindata=true)，如果作业stage倾斜会额外生成一个stage，这里在执行计划里是看不到的，这个stage紧跟运行在原来的stage后面；

这里需要注意的是，调度环境和我们查看执行计划的环境，引擎配置可能会不一样，我们通过执行计划查看的stage号可能跟实际作业跑批不一致；这里尽量在同一环境下去查看执行计划；

一方面，我们也可以通过yarn里map日志的syslog日志去查看map读取的表名，然后根据使用的表名大概定位到sql段（如果当前stage的数据源都是来自前依赖stage reduce的output则日志里看到的是临时文件名而不是表名）

sparksql，同样的，查看sparkui中stage对应的执行计划（stage二级页面），spark2.4.3中stage的执行计划不是很详细，可以结合数据量，算子然后在sparkui全局执行计划里去找，定位sql语句段；

如果是作业跑批失败，在执行计划中体现为上游依赖stage全跑完了，而这个stage没有打印执行数据（sparksql执行计划每个stage跑完都会显示跑批时间及输出数据）

大概的一些优化方向

优化sql

每一个作业就好比一个成型的积木，而成型的积木可由不同积木块不同方式拼凑而成，条条大路通罗马；使用怎样的积木块（表）以及怎样的拼凑方式是我们一个优化介入点；比如join顺序，使用不同的表，先聚合在join等（视具体场景，具体处理）
增加stage的task个数

这类体现为某个stage跑批时间很长但是又没有倾斜，可以适当增加stage的reduce个数；这类现象一般出现在多维聚合、countdistinct数据膨胀，多个表关联包括开窗用的是一个mr（表关联join字段和开窗partitionby字段是同一个字段，计算会优化收拢到一个mr里，具体看执行计划），join数据发散多对多；

题外：数据量大，一定要reduce个数设置大些吗？

不一定，如果存在map预聚合，且预聚合能显著减少数据量的，有时候恰恰要手动把reduce配置少点；在hive里可以指定reduce个数mapred.reduce.tasks，亦可结合每reduce处理数据量hive.exec.reducers.bytes.per.reducer+hive.exec.reducers.max动态配置reduce个数（但这个数据量是map逻辑前的数据量，如果有filter筛选，需适当增加.bytes.per.reducer参数，减少reduce个数）；sparksql则直接设置spark.sql.shuffle.partitions个数和动态分区参数spark.sql.adaptive.enabled即可；

有的跑批时间长可能是自定义函数优化做的不到位，这种情况优先使用内置函数或者找相关开发优化自定义函数；字符串处理能不正则的尽量不要用正则
解决倾斜

如果遇到倾斜，则按常规倾斜处理即可；在具体实践中，我们发现hive倾斜参数机制，优化效果不一定比手动处理要好；比如groupby倾斜参数set hive.groupby.skewindata=true大多时候并不比手工处理要好，这里可以手动打散试试（就是麻烦点，如果逻辑复杂，改起来会很耗时）；hive的join的倾斜参数不适用于外连接，这里需要注意下；此外mapjoin不适用于外连接主表是小表的情况（比如小表 left join 大表）
开启并行

这里主要是针对于hive计算，如果存在stage没有依赖（查看执行计划），可以开启并行执行参数set hive.exec.parallel=true，无依赖的stage可以并行执行，比如union all上下逻辑子句，join中嵌套的子句等；

sparksql可以通过堆资源来减少跑批时间，但一般不建议设置的总cpu核数大于并发task数量的1/2；官方推荐是task的数据大于cpu总核数的三倍。比如有300个task，那cpu总核数尽量设置在150以下。

在数据体量很大时，我们发现sparksql的map stage耗时比较长，这里可以根据实际情况切换合适的计算引擎；

此外，基于整个作业链路去优化目标作业跑批时效，要基于关键链路去优化，非关键链路作业优化对结果作业产出时间没有影响；

countdistinct，每一个distinct数据都会膨胀一倍；如果countdistinct数量过多，但去重的都是同一个字段，只是条件不同时，改写下sql，shuffle数据量可以显著减少；

比如（假设flag是一个标签字段，字段值只有0和1）：

sql 复制代码

selecet group_name
    ,count(distinct case when flag1=1 then id end) as dis_cnt1
    ,count(distinct case when flag2=1 then id end) as dis_cnt2
   -- ,...
    ,count(distinct case when flagn=1 then id end) as dis_cntn
from tablename
group by group_name

这里的数据有n个countdistinct，数据膨胀n倍；但让若我们这么改写：

sql 复制代码

selecet group_name
    ,count(case when flag1=1 then id end) as dis_cnt1
    ,count(case when flag2=1 then id end) as dis_cnt2
    -- ,...
    ,count(case when flagn=1 then id end) as dis_cntn
(
    select group_name,id
        ,max(flag1) as flag1
        ,max(flag2) as flag2
        --,..
        ,max(flagn) as flagn
    from tablename
    group by group_name,id
) t 
group by group_name

如此，数据没有膨胀，只是多了一个mr成本而已；需注意的是，hive在开启优化后，该改写，可能会合并到一个mr里，具体看执行计划&需求改写；