Hive引擎替换为Spark（Hive on Spark）_hive执行引擎修改为spark

1、背景

Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的 查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供 了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及率。

2、Hive引擎选择

MapReduce： 是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入和输出，非常适合数据密集型计算。Map/Reduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性地返回它所完成的工作和最新的状态。如果一个节点在设定的时间内没有进行心跳上报，主节点（可以理解为主服务器）就会认为这个节点down掉了，此时就会把分配给这个节点的数据发到别的节点上运算，这样可以保证系统的高可用性和稳定性。因此它是一个很好的计算框架。

TEZ：是基于Hadoop YARN之上的DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph）计算框架。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等。这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业，从而可以减少Map/Reduce之间的文件存储，同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间。

Spark：Hive on Spark总体的设计思路是，尽可能重用Hive逻辑层面的功能；从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如 SparkCompiler、SparkTask等，这样Hive的查询就可以作为Spark的任务来执行了

三者比较个人意见：

MR计算，会对磁盘进行多次的读写操作，这样启动多轮job的代价略有些大，不仅占用资源，更耗费大量的时间 <–相比较–>
TEZ计算，就会生成一个简洁的DAG作业，算子跑完不退出，下轮继续使用上一轮的算子，这样大大减少磁盘IO操作，从而计算速度更快。 TEZ比MR至少快5倍（约值，反正是快，不必较真0.0） <–相比较–>
Spark计算，DAG生成，Stage划分，比MR快10倍（约值，反正是快，不必较真0.0）与TEZ相比我选择Spark，一来快，二来奇葩问题比较少

3、三种引擎如何切换引擎？

1、配置mapreduce计算引擎
set hive.execution.engine=mr;
2、配置tez计算引擎
set hive.execution.engine=tez;
3、配置spark计算引擎
set hive.execution.engine=spark;

4、hive on spark配置集群模式

set hive.execution.engine=spark;
set spark.master=yarn-cluster;
set mapreduce.job.queuename=xxx;

5、hive on spark参数调优

  xxx依据集群规模配置，切合理配置
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1、核数调优：yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=xxx
2、内存调优：yarn.nodemanager.resource.memory-mb=xxx*1024
3、executor调优：spark.executor.cores=xxx; spark.executor.memory=xxx;spark.executor.instances；
4、driver调优（作用不大）：spark.driver.cores=xxx;spark.driver.memory=xxx;
5、并行度调优：保证核数是task数的2~3倍或以上，重复利用资源

6、结束语

不是意味着把MR放弃，MR依然是离线计算首选；
耗时长的SQL可以用set hive.execution.engine=spark来解决，鼓励尝试；
切换引擎后注意观察函数是否支持、执行结果是否成功、资源划分是否合理。
祝大家顺利，have a good day！