Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。本文主要结合实际业务情况，在使用Spark作为底层引擎时，通过一些常见的配置参数对报错任务进行调整优化。

下面从两个方面对复杂任务的优化：

Spark资源参数优化

主要针对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节资源相关参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。例如：num-executors、executor-memory、executor-cores等。

Shuffle相关参数调优

主要针对spark运行过程中的shuffle，通过调节参数，提高shuffle的执行效率，从而提升spark作业的执行性能。例如：spark.shuffle.memoryFraction,spark.sql.shuffle.partitions等。

案例1

复杂任务执行失败，大约有400行sql，较为复杂，join聚合函数操作较多。手动重试任务后仍然报错。

查看任务报错日志

分析关键信息

Exception in thread "broadcast-exchange-0" java.lang.OutOfMemoryError: Not enough memory to build and broadcast the table to all worker nodes. As a workaround, you can either disable broadcast by setting

spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1 or increase the spark driver memory by setting spark.driver.memory to a higher value

得出结论

当前所有的工作节点均没有足够的内存去build并且广播表，建议处理方法：将广播置为无效或者增加spark的driver memory。

优化效果

经过对比测试验证，在同时调大excutor内存和driver内存后，任务可以成功运行。单独调大driver或excutor内存，任务运行依然失败。

Q1：什么情况下应将广播设置为无效？

根据官网文档对该参数的描述可知：其默认值为10M，意味着执行join时，这张表字节大小在10M内可以自动广播到所有工作节点。将表广播到其他工作节点，会减少shuffle的过程，提升效率。如果在内存足够并且数据量过多的情况下，可以将适当提高该参数值作为一种优化手段。如果在表都很大的情况下，建议将自动广播参数置为无效。将参数值设置为-1时会禁用自动广播。

案例2

某个任务已经运行了40多个小时，自动重试了3次，一直处于阻塞状态

查看异常任务SQL

发现任务中由10多个SQL语句构成，一个语句大概有200+行，union all、join、sum操作较多。

查看任务报错日志

分析关键信息

org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:

Missing an output location for shuffle 433

得出结论

一般任务有大量shuffle操作的时候，我们可以从shuffle数据量及shuffle分区数的角度对任务进行优化调整。

优化效果

只采取调大executor内存的方式进行优化，任务可以运行成功，但任务执行耗时仍然需20+分钟，执行效率与优化前相比无明显变化。原因在于任务执行中产生了较多的task，此时可以通过调整分区参数进行深入优化。分区参数spark.sql.shuffle.partitions是Spark SQL专用的设置，将该参数的值由200(默认值)调小为50，任务运行成功，执行耗时减少50%，约10分钟；继续将该参数调小为10，任务运行成功，执行耗时减少70%，约6分钟，优化完成。

**Q2：spark.default.parallelism参数与

spark.sql.shuffle.partitions参数有什么区别？**

虽然这两个参数较为相似，但default.parallelism只在处理RDD时才会起作用，对Spark SQL无效。其值设置为【num- executors * executor-cores】的2~3倍较为合理。可以参考官网的定义说明：

延伸拓展

1.shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。

2.shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。

3.shuffle write可以简单理解为类似于saveAsLocalDiskFile的操作，将计算的中间结果按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上。

4.shuffle read时数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制。如果这个参数值设置的很小，同时shuffle read的量很大，那么将会导致一个task需要处理的数据非常大，容易引发JVM crash。如果这个参数值设置的很大，可能会导致task的数量过多，任务执行速度过慢。

job和stage以及task的关系如下图所示，job的划分是action操作造成的，Stage是job通过依赖关系划分出来的，一个Stage对应一个TaskSet，一个Task对应一个rdd分区。同时大量使用shuffle操作也会使task数量变多。

本次优化主要是结合实际优化案例，对底层引擎spark的参数进行调优。如何通过优化提升任务执行效率？如何利用监控分析将被动运维转为主动运维？请关注后续Hive性能优化及监控方面的实践连载。