Hive引擎
概述
在Hive中，可以通过配置来指定使用不同的执行引擎。Hive执行引擎包括：默认MR、tez、spark
MapReduce引擎：
早期版本Hive使用MapReduce作为执行引擎。MapReduce是Hadoop的一种计算模型，它通过将数据划分为小块并在集群上并行处理来完成计算任务。在MapReduce引擎中，Hive将HiveQL查询转换为一系列Map和Reduce阶段的操作，然后由Hadoop的MapReduce框架执行。
Tez引擎：
从Hive 0.13版本开始，引入了Tez作为新的执行引擎。Tez是Hadoop上的一种高性能的数据处理框架，它提供了更低的延迟和更高的吞吐量。Tez引擎通过以更高效的方式执行HiveQL查询，比传统的MapReduce引擎更快速。Tez引擎将HiveQL查询转换为一种称为有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)的形式，然后通过并行执行任务来实现查询。
Spark引擎：
将Spark作为Hive的执行引擎，以替代Hive默认的MapReduce执行引擎。通过将Spark作为执行引擎，Hive能够利用Spark的并行处理能力和内存计算优势，从而提高查询性能和处理速度。
Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法
Spark on Hive：Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法
使用Spark作为Hive的执行引擎可以带来以下好处：
更快的执行速度：Spark具有内存计算的能力，可以在执行过程中缓存数据，加快查询速度 更高的交互性：Spark支持迭代式查询和实时数据处理，适用于需要更快响应时间的应用场景 更好的资源管理：Spark可以与其他Spark应用程序共享资源，实现更好的资源管理和利用AI 代码解读
兼容问题
通常Hive与Spark间存在兼容性，需处理该兼容问题
在Hive解压目录，查看Hive支持的Spark版本
当前Hive版本使用的Spark版本为2.3.0
[root@node01 hive]# ls lib/spark-* lib/spark-core_2.11-2.3.0.jar lib/spark-launcher_2.11-2.3.0.jar lib/spark-network-shuffle_2.11-2.3.0.jar lib/spark-unsafe_2.11-2.3.0.jar lib/spark-kvstore_2.11-2.3.0.jar lib/spark-network-common_2.11-2.3.0.jar lib/spark-tags_2.11-2.3.0.jarAI 代码解读解决方案：
1.下载与当前Hive版本使用的Spark版本 2.重新编译Hive，使其支持更高的Spark版本AI 代码解读
安装Spark
下载Spark
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-3.4.0/spark-3.4.0-bin-without-hadoop.tgz
AI 代码解读
解压及重命名
tar -zxvf spark-3.4.0-bin-without-hadoop.tgz
mv spark-3.4.0-bin-without-hadoop spark
AI 代码解读
Spark配置
在Spark中配置spark-env.sh
修改文件名
mv conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.shAI 代码解读
vim conf/spark-env.sh，添加配置
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)AI 代码解读
配置SPARK_HOME环境变量
# Spark export SPARK_HOME=/usr/local/program/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/binAI 代码解读
使配置生效
source /etc/profileAI 代码解读
Hive配置
注意：在Hive正常运行的基础之上进行如下额外配置
在hive中创建spark配置文件
vim conf/spark-defaults.confAI 代码解读
参数代表：在执行任务时，会根据如下参数执行
spark.master yarn
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://node01:9000/spark/history
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
AI 代码解读
在HDFS创建目录，用于存储历史日志
hadoop fs -mkdir -p /spark/historyAI 代码解读
HDFS上传Spark的jar包
为什么要HDFS上传Spark的jar包？
使用的是
spark-3.4.0-bin-without-hadoop.tgz版本，不带hadoop和hive相关依赖Hive任务由Spark执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点
因此需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径，让集群中任何一个节点都能获取到
hadoop fs -mkdir -p /spark/jars
hadoop fs -put spark/jars/* /spark/jars
AI 代码解读
修改hive-site.xml文件
<!--Spark依赖位置 注意：端口号9000必须和namenode的端口号一致 -->
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<value>hdfs://node01:9000//spark/jars/*</value>
</property>
<!--Hive执行引擎-->
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
<!--Hive和Spark连接超时时间-->
<property>
<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
<value>10000ms</value>
</property>
AI 代码解读
执行测试
hive (default)> create table tb_user(id int,name string,age int);
hive (default)> insert into tb_user values(2,'hive',20);
AI 代码解读
查看Yarn控制台：
注意：
1.yarn的容量调度器对每个资源队列中同时运行的Application Master占用的资源进行了限制，防止大部分资源都被Application Master占用，导致Map/Reduce Task无法执行
2.如果资源不够，可能造成同一时刻只能运行一个Job的情况。
3.通过
hadoop/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml参数控制，默认值是0.1，即每个资源队列上Application Master最多可使用的资源为该队列总资源的10%
配置示例：
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
<value>0.5</value>
</property>
AI 代码解读
速度对比
MapReduce引擎：
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (SessionState.java:printInfo(1227)) - MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.51 sec HDFS Read: 16233 HDFS Write: 276 SUCCESS
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (SessionState.java:printInfo(1227)) - Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.51 sec HDFS Read: 16233 HDFS Write: 276 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 510 msec
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (SessionState.java:printInfo(1227)) - Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 510 msec
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (Driver.java:execute(2531)) - Completed executing command(queryId=root_20230807200946_06634674-a1f5-4cfa-ae34-166bfda3d90e); Time taken: 92.685 seconds
OK
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (SessionState.java:printInfo(1227)) - OK
2023-08-07 20:11:22,834 INFO [2704e498-c1b3-4dd5-8658-1f0a1393a3bb main] ql.Driver (Driver.java:checkConcurrency(285)) - Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
col1 col2 col3
Time taken: 96.059 seconds
AI 代码解读
Yarn引擎：
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STAGES ATTEMPT STATUS TOTAL COMPLETED RUNNING PENDING FAILED
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STAGES ATTEMPT STATUS TOTAL COMPLETED RUNNING PENDING FAILED
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Stage-0 ........ 0 FINISHED 1 1 0 0 0
Stage-1 ........ 0 FINISHED 1 1 0 0 0
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STAGES: 02/02 [==========================>>] 100% ELAPSED TIME: 10.24 s
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AI 代码解读
由此可大概粗略得知：
在Hive执行引擎中，Yarn引擎的执行效率大概是MapReduce引擎的10倍。
注意：
具体的性能差异取决于多种因素，如数据量的大小、查询的复杂程度、集群的配置等。
