hive_performance_tuning-HDP3.1.0.pdf

Hive性能调优是在Hadoop生态系统中提高数据仓库性能的重要环节。本文档针对的是使用Hortonworks数据平台（HDP）3.1.0版本的Apache Hive，它详细介绍了如何对Hive数据仓库进行调优，以便提高业务智能和其他应用程序的相关性和性能。随着工作负载和数据库规模的增长，调整Hive和支撑Hive处理的后台组件变得越来越重要。 文档中首先提到了LLAP（Low-Latency Analytical Processing）的相关概念，它是提升交互式查询性能的关键技术。LLAP的引入使得Hive能够满足低延迟、变化量级的基准测试，在15秒或更短时间内得到响应。为了实现这样的性能，文档中介绍了多个准备步骤和配置项，包括启用YARN预占（preemption）、设置LLAP、配置HiveServer Interactive以提升高可用性、配置多个HiveServer实例等。 在监控方面，文档介绍了如何监控Apache Hive以及LLAP资源的使用情况，这对于保持系统性能和及时发现瓶颈至关重要。文档强调了利用ORC（Optimized Row Columnar）文件格式来最大化存储资源的利用，以及通过高级ORC属性和分区来进一步提升性能。 此外，文档还讨论了如何通过Tez执行引擎属性来优化Hive的数据仓库处理组件。Tez作为Hive的执行引擎，支持更复杂的查询计划，它通过并行执行来提高效率，特别适用于大规模数据集的处理。 在交互式查询方面，文档提供了设置和运行交互式查询的方法，包括如何使用HiveServer Interactive UI和如何将JDBC客户端连接到LLAP。通过优化YARN队列配置，使得批量处理和自定义LLAP队列能够更合理地分配资源，进而优化查询性能。 关键组件方面，文档强调了查询结果缓存和元数据存储缓存的作用，这是提高Hive数据仓库性能的重要组成部分。通过缓存减少对HDFS的重复读取，可以显著提高查询的响应速度。 为了充分利用成本基础优化器（Cost-Based Optimizer, CBO），文档介绍了如何设置CBO以及如何生成和查看Apache Hive统计数据。CBO通过分析统计数据，能够为查询生成更优的执行计划，从而提高查询效率。 文档还探讨了优化和规划属性，这些属性对于Hive查询性能的提升有着直接的影响。Hive提供了多种优化属性，合理配置这些属性能够使Hive更加智能地处理查询，如减少不必要的数据扫描、优化join操作的执行顺序等。 本文档提供了一套全面的Hive性能调优指南，涵盖了从硬件资源分配、查询执行计划优化到监控和故障诊断等各个方面，适用于希望提升Hive数据仓库性能的开发者和数据工程师。通过对这些知识点的理解和应用，可以显著提高Hive数据仓库在处理大数据集时的效率，满足企业对数据交互式分析的高性能需求。