用hive llap,想问下这个性能怎么样 ,为什么我在三个数据节点上跑很慢?

Hive LLAP（Live Long and Process）是Apache Hive的一个重要特性，它旨在提供低延迟的交互式查询体验。LLAP通过在内存中缓存数据和保持常驻查询服务来实现这一目标，从而减少了磁盘I/O和任务启动的开销。

如果你在三个数据节点上运行Hive LLAP并发现性能较慢，可能有以下几个原因：

1. 资源分配：确保每个节点上的LLAP守护进程有足够的资源，包括内存和CPU。如果资源不足，可能会导致频繁的GC（垃圾回收）或者任务调度延迟，影响性能。可以通过调整YARN配置来优化资源分配。

2. 数据倾斜：数据分布不均可能导致某些节点负载过高，而其他节点空闲。检查你的数据是否均匀分布在各个节点上，以及查询是否涉及到了数据倾斜的表或分区。

3. LLAP配置：LLAP有许多可调参数，如缓存大小、并发查询数等，不当的配置会直接影响性能。根据你的工作负载和硬件资源仔细调整这些参数。

4. 网络与磁盘IO：检查网络带宽和磁盘I/O是否成为瓶颈。高并发查询或大量数据读写时，如果网络或磁盘速度跟不上，也会导致查询变慢。

5. HDFS存储：确认HDFS的数据块副本策略是否合理，以及数据块是否均衡分布在各个DataNode上。不平衡的存储布局会影响数据访问效率。

6. 元数据服务：Hive的元数据服务（通常是Hive Metastore）的响应时间也会影响查询性能。确保Metastore服务运行正常且配置得当。

7. 查询优化：分析执行计划，看是否有可以优化的地方，比如是否使用了合适的索引、是否避免了全表扫描等。

8. 系统监控：利用Ambari、Grafana或其他监控工具查看集群状态，识别是否存在资源争抢、异常负载等情况。

针对上述情况，建议进行以下操作： - 详细审查和调整LLAP及YARN的配置。 - 监控集群资源使用情况，适时调整资源分配。 - 分析查询日志和执行计划，对查询进行优化。 - 确认基础架构（如网络、存储）没有成为瓶颈。 - 考虑增加数据节点或提升现有节点的硬件规格，以应对更高的查询负载。

最后，由于具体问题可能需要具体分析，建议结合实际应用场景和集群监控数据进行细致排查。