前言
大家好，我是明哥！
公众号已经运维有一段时间了，也写了不少博文，其中很多是从自己解决真实线上问题的实战经历出发，写的经验总结和IT感悟。但由于前期摸索过程中，文风不统一且排版不太好，各篇博文之间也欠缺呼应，不太方便大家分类阅读学习，所以后续博文会尽量归类到对应的系列下。
本片博文是“大数据线上问题排查系列”大类别之一，以下是正文。
问题概述
某日测试团队同学跟我反馈了一个问题，即某大数据应用系统中HIVE离线计算作业脚本在CDH大数据平台跟TDH大数据平台的执行效率相差很大，经过验证该脚本在TDH大概需要 13 seconds，在CDH大概需要8 min 25 seconds，相差确实很大。
由于该大数据应用系统是是产品化的发包方案，在不同客户不同平台性能差异如此巨大，是不利于统一部署和运维的。所以需要对对该性能差异的背后原因，业务系统安装配置需注意的地方，以及业务代码侧潜在的应对方案，进行详尽的分析。
问题分析
问题分析的思路，仍然是查看相关大数据组件的WEB UI （在这里是 HIVE SERVER2 UI，和 YARN WEB UI）, 业务系统及各中间件的日志 （涉及到业务系统日志，业务系统使用的到二方包三方包的日志，调度系统日志等），以及相关大数据组件的日志 （在这里是 HIVE SERVER2, HIVE METASTORE, YARN RESOURCE MANAGER, YARN TASK MANAGER等日志）。
顺着上述思路，该问题的原因很轻松就找到了： 通过 HIVE SERVER2 WEBUI 和 YARN WEB UI，发现该 HIVE 离线计算作业脚本在底层对应了多个SQL语句，这些SQL语句在CDH平台上是以 MR 任务的形式运行在 YARN 上的 （而不是预期的TEZ或SPARK)！
熟悉 MR/TEZ/SPARK 的小伙伴们，一般都有个笼统的印象，即 SPARK 比 MR 的速度一般是要快很多的，特别是在 SQL 底层对应多个子任务的时候。该问题的根本原因，其实就跟这个有关。
问题根本原因
- 同样的 HIVE SQL 在 CDH 与 TDH平台性能差异的根本原因，是作业执行机制的不同，在SQL底层对应大量小任务时该性能差异尤其明显，其实这也是星环对inceptor最引以为豪的地方；
- 在TDH中，sql 作业是以 hive on spark的模式运行的：sql经 hiveserver2解析编译优化一般会生成 spark任务，这些spark任务是在spark集群中执行的，该 spark 集群是在inceptor 集群启动时就启动好了的，而不是在有 spark 任务需要执行时再动态启动，且该spark集群 不受 yarn 资源管理框架的管控，默认的资源配置也很高（JVM堆空间是32G）；
- 而在CDH中，sql作业是以 hive on mr/tez/spark的模式运行的：sql 经hiveserver2解析编译优化生成 mr/tez/spark任务，这些 mr/tez/spark 任务在执行时，首先需要向 yarn申请资源，然后在申请获得的多个 yarn container中启动多个 Jvm虚拟机，此后才可以在这些container中执行任务。由于向yarn申请资源需要花费时间，且jvm虚拟机的启动和销毁也需要花费时间，再加上作业默认配置的spark 资源需求不高，所以作业执行速度较TDH会有差异，在SQL底层对应多个小任务时，该差异尤其明显；
- 所以，HIVE SQL 在CDH中以MR引擎运行，跟TDH平台的速度差异特别大；当经过配置在CDH中以SPARK引擎运行时，跟TDH平台的速度差异会比MR引擎小，但仍会跟TDH平台有差异；
- 在我们的上述测试环境中，上述SQL脚本对应了29个底层任务，在CDH中是以 hive on mr的方式运行的，最小/最大/平均执行时间分别是8.8/48.2/18.5秒，在tdh中最小/最大/平局执行时间分别是177ms/2.98s/512ms，这其实是典型的大量小任务，所以性能差异比较明显。
- 从本质上来讲，TDH 是采用了预计算和空间换时间的思想，提前启动了 SPARK 集群，且改SPARK集群是以 STANDALONE 模式运行的跟YARN不会存在资源竞争，再加上该 SPARK 集群的 driver/excutor的memory和cpu等资源参数默认都比较高，所以作业执行效率会比CDH平台高。
问题解决方案
- 业务系统安装配置注意点：
- 我们无法改变CDH的执行机制，但由于 hive on spark有session的概念，且在同一个session内的所有sql底层的所有spark 任务都会复用同一个spark集群，所以配置使用hive on spark 而不是 hive on mr/tez，能尽量减少向yarn频繁申请资源的时间开销，以及虚拟机频繁启动和销毁的时间开销；（set hive.execution.engine=spark）
- 另外，配置业务系统使用用户指定的/合适的YARN资源队列而不是默认的资源队列，也是需要注意的地方；（set mapred.job.queue.name=xxx;或set mapreduce.job.queuename=xx）
- Spark任务的资源配置，需要针对不同客户的数据量和yarn队列资源数，以及该任务的复杂性，合理进行配置；（由于调度系统是以SQL脚本为单位进行调度的且很多调度系统都支持设置资源相关参数，建议在SQL脚本级别配置spark任务的具体资源参数,这些参数对sql脚本内部的多个sql语句都是有效的；如果多个SQL语句对资源有不同需求，建议划分到不同的SQL脚本中）
- 业务代码侧潜在的应对方案：
- 如果采用以上方案后，仍达不到客户的性能要求，业务代码测潜在的应对方案是，进一步拆分SQL脚本增大业务系统总体的并行度（一个SQL脚本中的多个SQL，是串行提交的，结合业务逻辑进一步拆分SQL语句到多个脚本，并并行提交这些SQL脚本，能提高业务系统整体的并行度，更大化地利用YARN集群资源 – 前提是yarn队列资源要够）
问题总结
同样的HQL，在CDH与TDH平台执行效率差异巨大的根本原因，是因为 TDH 采用了预计算和空间换时间的思想，提前启动了 SPARK 集群，且改SPARK集群是以 STANDALONE 模式运行的跟YARN不会存在资源竞争，再加上该 SPARK 集群的 driver/excutor的memory和cpu等资源参数默认都比较高，所以作业执行效率会比CDH平台高。
话说回来，凡事有利就有弊，TDH 将所有作业都运行在同一个 spark 集群中，作业相互之间就有资源的竞争相互之间会有影响；而在CDH中，不同客户端提交的SQL属于不同的 SESSION，每个SESSION都会有自己的SPARK ON YARN集群，相互之间资源隔离处理的更好影响也更小。
新的问题
抛出个问题，HIVE ON SPARK 模式下，各个SESSION背后的 SAARK 集群何时启动？何时关闭？会不会有处理不慎资源泄露,造成SPARK集群不能及时关闭浪费YARN资源，甚至极端情况下因YARN 集群资源被浪费没有新的资源新的作业无法提交的风险？
笔者确实在线上遇到了这种情况，后续会通过另一篇博文讲述下相关知识。小伙伴们可先行思考下。STAY TUNED.
