Hive调优之计算资源配置(一）

计算资源的调整主要包括Yarn和MR。

一、Yarn资源配置

1、Yarn配置说明
  需要调整的Yarn参数均与CPU、内存等资源有关，核心配置参数如下
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
  该参数的含义是，一个NodeManager节点分配给Container使用的内存。该参数的配置，取决于NodeManager所在节点的总内存容量和该节点运行的其他服务的数量。
  考虑上述因素，此处可将该参数设置为64G（需结合集群硬件资源合理配置），如下：

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>65536</value>
</property>

（2）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
  该参数的含义是，一个NodeManager节点分配给Container使用的CPU核数。该参数的配置，同样取决于NodeManager所在节点的总CPU核数和该节点运行的其他服务。
  考虑上述因素，此处可将该参数设置为16（需结合集群硬件资源合理配置）。

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>16</value>
</property>

（3）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
  该参数的含义是，单个Container能够使用的最大内存。由于Spark的yarn模式下，Driver和Executor都运行在Container中，故该参数不能小于Driver和Executor的内存配置，推荐配置如下：

<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>16384</value>
</property>

（4）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
  该参数的含义是，单个Container能够使用的最小内存，推荐配置如下：

<property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>512</value>
</property>

2、Yarn配置实操
（1）修改

     H 
    
   
     A 
    
   
     D 
    
   
     O 
    
   
     O 
    
    
    
      P 
     
    
      H 
     
    
   
     O 
    
   
     M 
    
   
     E 
    
   
     / 
    
   
     e 
    
   
     t 
    
   
     c 
    
   
     / 
    
   
     h 
    
   
     a 
    
   
     d 
    
   
     o 
    
   
     o 
    
   
     p 
    
   
     / 
    
   
     y 
    
   
     a 
    
   
     r 
    
   
     n 
    
   
     − 
    
   
     s 
    
   
     i 
    
   
     t 
    
   
     e 
    
   
     . 
    
   
     x 
    
   
     m 
    
   
     l 
    
   
     文件 
    
   
     ( 
    
   
  
    HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml文件( 
   
  
HADOOPH​OME/etc/hadoop/yarn−site.xml文件(HADOOP_HOME为Hadoop的路径，需要提前在环境变量中配置；当然，也可以将其替换为Hadoop的绝对路径)

（2）修改如下参数

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>65536</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>16</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>16384</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>512</value>
</property> 

（3）分发该配置文件
（4）重启Yarn。

二、MapReduce资源配置

  MapReduce资源配置主要包括Map Task的内存和CPU核数，以及Reduce Task的内存和CPU核数。核心配置参数如下：
1）mapreduce.map.memory.mb
  该参数的含义是，单个Map Task申请的container容器内存大小，其默认值为1024。该值不能超出yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.scheduler.minimum-allocation-mb规定的范围。
  该参数需要根据不同的计算任务单独进行配置，在hive中，可直接使用如下方式为每个SQL语句单独进行配置：

set  mapreduce.map.memory.mb=2048;

2）mapreduce.map.cpu.vcores
  该参数的含义是，单个Map Task申请的container容器cpu核数，其默认值为1。该值一般无需调整。
3）mapreduce.reduce.memory.mb
  该参数的含义是，单个Reduce Task申请的container容器内存大小，其默认值为1024。该值同样不能超出yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.scheduler.minimum-allocation-mb规定的范围。
  该参数需要根据不同的计算任务单独进行配置，在hive中，可直接使用如下方式为每个SQL语句单独进行配置：

set  mapreduce.reduce.memory.mb=2048;

4）mapreduce.map.cpu.vcores
  该参数的含义是，单个Map Task申请的container容器cpu核数，其默认值为1。该值一般无需调整。