如何查看hive引擎 hive.execution.engine

Posted 2023-04-07

参考技术A Hive中在做多表关联时,由于Hive的SQL优化引擎还不够强大,表的关联顺序不同往往导致产生不同数量的MapReduce作业数。这时就需要通过分析执行计划对SQL进行调整，以获得最少的MapReduce作业数。 参考技术B set hive.execution.engine;

CDH之HIVE-ON-SPARKSpark

文章目录

• HIVE ON SPARK配置
• • HIVE默认引擎
  • Driver配置
  • Executor配置
• Spark
• • shuffle服务
• 建议
• 附录

HIVE ON SPARK配置

HIVE默认引擎

hive.execution.engine

Driver配置

spark.driver

配置名称	说明	建议
spark.driver.memory	用于Driver进程的内存	YARN可分配总内存的10%
spark.driver.memoryOverhead	集群模式下每个Driver进程的堆外内存	$Driver内存\times 0.1$
spark.yarn.driver.memoryOverhead	和spark.driver.memoryOverhead差不多，YARN场景专用	$AM内存\times 0.1$
spark.driver.cores	集群模式下，用于Driver进程的核心数

Executor配置

spark.executor

配置名称	说明	建议
spark.executor.cores	单个Executor的CPU核数	4
spark.executor.memory	Executor进程的堆内存大小，用于数据的计算和存储
spark.executor.memoryOverhead	Executor进程的堆外内存，用于JVM的额外开销，操作系统开销等	spark.executor.memoryOverhead= spark.executor.memory $\times$ 0.1
spark.executor.instances	静态分配executor数量	不使用静态分配

spark.dynamicAllocation

配置名称	说明	建议
spark.dynamicAllocation.enabled	是否启用 Executor个数动态调配	启用
spark.dynamicAllocation.initialExecutors	初始Executor个数
spark.dynamicAllocation.minExecutors	最少Executor个数	1
spark.dynamicAllocation.maxExecutors	最多Executor个数
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout	Executor闲置超时就会被移除	默认60秒
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout	待处理的任务积压超时就会申请启动新的Executor	默认1秒

• 假设某节点 NM 有16个核可供Executor使用
  若spark.executor.core配置为4，则该节点最多可启动4个Executor
  若spark.executor.core配置为5，则该节点最多可启动3个Executor，会剩余1个核未使用
• Executor个数的指定方式有两种：静态分配和动态分配
  • 动态分配可根据一个Spark应用的工作负载，动态地调整Executor数量
    资源不够时增加Executor，Executor不工作时将被移除
    启用方式是spark.dynamicAllocation.enabled设为true

Spark

shuffle服务

• 启用了动态分配Executor数量的情况下，shuffle服务允许删除Executor时保留其编写的shuffle文件
  每个工作节点上都要设置外部shuffle服务

spark.shuffle.service

Property Name	说明	版本始于	建议
spark.shuffle.service.enabled	启用额外shuffle服务，可保存Executor写的shuffle文件，从而可以安全移除工作完的Executor，或者在Executor失败的情况下继续获取shuffle文件	1.2.0	开启
spark.shuffle.service.port	外部shuffle服务的端口	1.2.0	默认

建议

• 大数据集群分为管理节点和工作节点，建议：
  管理节点的逻辑核数:内存(G)=1:2或1:4
  工作节点的逻辑核数:内存(G)=1:4或1:8

工作节点	p101	p102	p103	p104	P105	总	max
内存（G）	128	128	128	128	128	640	128
逻辑CPU个数（虚拟核心数）	32	32	32	32	32	160	32
NM可分配内存yarn.nodemanager.resource.memory-mb	120	120	120	120	120	600	120
NM可分配虚拟核心数yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores	30	30	30	30	30	150	30

• ApplicationMaster
  AM内存：60G（总内存的十分之一）
  AM虚拟核心数：15
• MapReduce
  Map内存：20G（单节点yarn.nodemanager.resource.memory-mb的约数）
  Map虚拟核心数：5（单节点yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores的约数）
  Reduce内存：20G
  Reduce虚拟核心数：5
• Spark
  spark.driver.memory：54G
  spark.driver.memoryOverhead：6G
  spark.executor.memory：18G
  spark.executor.memoryOverhead：2G
  spark.executor.cores：5

附录

英	🔉	中
idle	ˈaɪd(ə)l	adj. 无事可做的；闲置的；v. 无所事事；（发动机、车辆）空转
overhead	ˌoʊvərˈhed	adv. 在头顶上方；adj. 头顶上的；n. 营运费用；日常管理费；间接费用
backlog	ˈbæklɔːɡ	n. 积压的工作
pending	ˈpendɪŋ	adj. 待定的，待处理的；即将发生的；prep. 直到……为止：v. 等候判定或决定
pend	pend	v. 等候判定；悬挂

原文：spark.apache.org/docs/latest=>Configuration