关于hive:Hive-和-Spark-分区策略剖析

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作者：vivo 互联网搜寻团队 - Deng Jie

随着技术的一直的倒退，大数据畛域对于海量数据的存储和解决的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式解决引擎当属 Hive 和 Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。

一、概述

随着技术的一直的倒退，大数据畛域对于海量数据的存储和解决的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式解决引擎当属 Hive 和 Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。本篇文章将剖析 Hive 与 Spark 分区策略的异同点、它们各自的优缺点，以及一些优化措施。

二、Hive 和 Spark 分区概念

在理解 Hive 和 Spark 分区内容之前，首先，咱们先来回顾一下 Hive 和 Spark 的分区概念。在 Hive 中，分区是指将表中的数据划分为不同的目录或者子目录，这些目录或子目录的名称通常与表的列名相关联。比方，一个名为“t\_orders\_name”的表能够依照日期分为多个目录，每个目录名称对应一个日期值。这样做的益处是能够大大提高查问效率，因为只有波及到特定日期的查问才须要扫描对应的目录，而不须要去扫描整个表。Spark 的分区概念与 Hive 相似，然而有一些不同之处，咱们将在后文中进行探讨。

在 Hive 中，分区能够基于多个列进行，这些列的值组合造成目录名称。例如，如果咱们将“t\_orders\_name”表依照日期和地区分区，那么目录的名称将蕴含日期和地区值的组合。在 Hive 中，数据存储在分区的目录下，而不是存储在表的目录下。这使得 Hive 能够快速访问须要的数据，而不用扫描整个表。另外，Hive 的分区概念也能够用于数据分桶，分桶是将表中的数据划分为固定数量的桶，每个桶蕴含雷同的行。

而与 Hive 不同的是，Spark 的分区是将数据分成小块以便并行计算解决。在 Spark 中，分区的数量由 Spark 执行引擎依据数据大小和硬件资源主动计算得出。Spark 的分区数越多，能够并行处理的数据也就越多，因而也能更快的实现计算工作。然而，如果分区数太多，将会导致过多的任务调度和数据传输开销，从而升高整体的性能。因而，Spark 分区数的抉择应该思考数据大小、硬件资源和计算工作复杂度等因素。

三、Hive 和 Spark 分区的利用场景

在理解 Hive 和 Spark 的分区概念之后，接下来，咱们来看看 Hive 和 Spark 分区在不同的利用场景中有哪些不同的劣势。

3.1 Hive 分区

Hive 分区实用于大数据场景，能够对数据进行多级分区，以便更细粒度地划分数据，进步查问效率。例如，在游戏平台的充值数据中，能够依照道具购买日期、道具付款状态、游戏用户 ID 等多个维度进行分区。这样能够不便的进行数据统计、剖析和查问操作，同时防止繁多分区数据过大导致的性能问题。

3.2 Spark 分区

Spark 分区实用于大规模数据处理场景，能够充分利用集群资源进行并行计算解决。比方，在机器学习算法的训练过程中，能够将大量数据进行分区，而后并行处理每个分区的数据，从而进步算法的训练速度和效率。另外，Spark 的分布式计算引擎也能够反对在多个节点上进行数据分区和计算，从而进步整个集群的计算能力和效率。

简而言之，Hive 和 Spark 分区在大数据处理和分布式计算场景这都有宽泛的利用，能够通过抉择适合的分区策略和优化措施，进一步提高数据处理的效率和性能。

四、如何抉择分区策略

在相熟了 Hive 和 Spark 的分区概念以及利用场景后。接下来，咱们来看看在 Hive 和 Spark 中如何抉择分区策略。分区策略的抉择对数据处理的效率和性能有着重要的影响。上面将别离论述 Hive 和 Spark 分区策略的优缺点以及如何抉择分区策略。

4.1 Hive 分区策略

长处：

Hive 的分区策略能够进步查问效率和数据处理性能，特地是在大数据集上体现突出。另外，Hive 还反对多级分区，容许更细粒度的数据划分。

毛病：

在 Hive 中，分区是以目录的模式存在的，这会导致大量的目录和子目录，如果分区过多，将会占用过多的存储空间。此外，Hive 的分区策略须要在创立表时进行设置，如果数据分布呈现变动，须要从新设置分区策略。

4.2 Spark 分区策略

长处：

Spark 的分区策略能够依据数据大小和硬件资源主动计算分区数，这使得计算工作能够并行计算解决，从而进步了解决效率和性能。

毛病：

如果分区数设置不当，将会导致过多的任务调度和数据传输开销，从而影响整体性能。此外，Spark 的分区策略也须要依据数据大小、硬件资源和计算工作复杂度等因素进行调整。

4.3 分区策略抉择

在理论我的项目开发应用中，抉择适合的分区策略能够显著进步数据处理的效率和性能。然而，如何抉择分区策略须要依据具体情况进行思考，这里总结了一些分区策略抉择的场景：

数据集大小 ：如果数据集较大，能够思考应用 Hive 的多级划分策略，以便更细粒度的划分数据，进步查问效率。如果数据集较小，能够应用 Spark 主动计算分区策略，以便充分利用硬件资源并进步计算效率。

计算工作复杂度 ：如果计算工作比较复杂，例如须要进行多个 JOIN 操作，能够应用 Hive 的分桶策略，以便放慢数据访问速度，缩小 JOIN 操作的开销。

硬件资源 ：分区策略的抉择也须要思考硬件资源的限度。如果硬件资源比拟短缺，能够减少分区数以进步计算效率。如果硬件资源比拟缓和，须要缩小分区数以防止任务调度和数据传输的开销。

综上所述，抉择适合的分区策略须要依据具体的状况进行思考，包含数据集大小、计算工作复杂度和硬件资源等因素。在理论应用中，能够通过试验和调试来找到最佳的分区策略。

五、如何优化分区性能

除了抉择适合的分区策略之外，还能够通过一些优化措施来进一步提高分区的性能。在 Spark 中，大多数的 Spark 工作能够通过三个阶段来表述，它们别离是读取输出数据、应用 Spark 解决、放弃输入数据。Spark 尽管理论数据处理次要产生在内存中，然而 Spark 应用的是存储在 HDFS 上的数据来作为输出和输入，工作的调度执行会应用大量的 I/O，存在性能瓶颈。

而 Hive 分区数据是存储在 HDFS 上的，然而 HDFS 对于大量小文件反对不太敌对，因为在每个 NameNode 内存中每个文件大略有 150 字节的存储开销，而整个 HDFS 集群的 IOPS 数量是有下限的。当文件写入达到峰值时，会对 HDFS 集群的基础架构的某些局部产生性能瓶颈。

5.1 通过缩小 I/O 带宽来优化性能

在 Hadoop 集群中，它依附大规模并行 I/O 来反对数千个并发工作。比方现有一个大小为 96TB 的数据节点，磁盘的大小有两种，它们别离是 8TB 和 16TB。具备 8TB 磁盘的数据节点有 12 块这样的磁盘，而具备 16TB 磁盘的数据节点有 6 块这样的磁盘。咱们能够假如每个磁盘的均匀读写吞吐量约为 100MB/s，而这两种不同的磁盘散布，它们对应的带宽和 IOPS，具体详情如下表所示：

5.2 通过设置参数来优化性能

在 Hadoop 集群中，每个数据节点为每个卷运行一个卷扫描器，用于扫描块的状态。因为卷扫描器与应用程序竞争磁盘资源，因而限度其磁盘带宽很重要。配置 dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second 属性值来定义卷扫描器每秒能够扫描的字节数，默认为 1MB/s。

比方设置带宽为 5MB/s，扫描 12TB 所须要的工夫为：12TB / 5MBps = (12 1024 1024 / (3600 * 24)) = 29.13 天。

5.3 通过优化 Spark 解决分区工作来晋升性能

如果，当初须要从新计算历史分区的数据表，这种场景通常用于修复谬误或者数据品质问题。在解决蕴含一年数据的大型数据集（比方 1TB 以上）时，可能会将数据分成几千个 Spark 分区来进行解决。尽管，从外表上看，这种解决办法并不是最合适的，应用动静分区并将数据后果写入依照日期分区的 Hive 表中将产生多达上百万个文件。

上面，咱们将工作分区数放大，现有一个蕴含 3 个分区的 Spark 工作，并且想将数据写入到蕴含 3 个分区的 Hive 表。在这种状况下，心愿发送的是将 3 个文件写入到 HDFS 中，所有数据都存储在每个分区的单个文件中。最终会生成 9 个文件，并且每个文件都有 1 个记录。应用动静分区写入 Hive 表时，每个 Spark 分区都由执行程序来并行处理。

解决 Spark 分区数据时，每次执行程序在给定的 Spark 分区中遇到新的分区时，它都会关上一个新文件。默认状况下，Spark 对数据会应用 Hash 或者 Round Robin 分区器。当利用于任意数据时，能够假如这两种办法在整个 Spark 分区中绝对平均且随机散布数据。如下图所示：

现实状况下，指标文件大小应该大概是 HDFS 块大小的倍数，默认状况下是 128MB。在 Hive 中，提供了一些配置参数来主动将后果写入到正当大小的文件中，从开发者的角度来看简直是通明的，比方设置属性 hive.merge.smallfiles.avgsize 和 hive.merge.size.per.task。然而，Spark 中不存在此类性能，因而，咱们须要本人开发实现，来确定一个数据集，应该写入多少文件。

5.3.1 基于大小的计算

实践上，这是最间接的办法，设置指标大小，估算数据的大小，而后进行划分。然而，在很多状况下，文件被写入磁盘时会进行压缩，并且其格局与存储在 Java 堆中的记录格局有所不同。这意味着估算写入磁盘时内存的记录大小不是一件容易的事件。尽管能够应用 Spark SizeEstimator 应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。然而，SizeEstimator 会思考数据帧、数据集的外部耗费，以及数据的大小。总体来说，这种形式不太容易精确实现。

5.3.2 基于行数的计算

这种办法是设置指标行数，计算数据集的大小，而后执行除法来估算指标。咱们的指标行数能够通过多种形式确定，或者通过为所有数据集抉择一个动态数字，或者通过确定磁盘上单个记录的大小并执行必要的计算。哪种形式最优，取决于你的数据集数量及其复杂性。计算相对来说老本较低，然而须要在计算前缓存以防止从新计算数据集。

5.3.3 动态文件计算

最简略的解决方案是，只要求开发者在每个写入工作的根底上，通知 Spark 总共应该写入多少个文件。这种形式须要给开发者一些其余办法来获取具体的数字，能够通过这种形式来代替低廉的计算。

5.4. 优化 Spark 散发数据形式来晋升性能

即便咱们晓得了如何将文件写入磁盘，然而，咱们仍须让 Spark 以符合实际的形式来构建咱们的分区。在 Spark 中，它提供了许多工具来确定数据在整个分区中的散布形式。然而，各种性能中暗藏着很多复杂性，在某些状况下，它们的含意并不显著，上面将介绍 Spark 提供的一些选项来管制 Spark 输入文件的数量。

5.4.1 合并

Spark Coalesce 是一个非凡版本的从新分区，它只容许缩小总的分区，然而不须要齐全的 Shuffle，因而比从新分区要快得多。它通过无效的合并分区来实现这一点。如下图所示：

Coalesce 在某些状况下看起来是不错的，然而也有一些问题。首先，Coalesce 有一个难以使用的行为，以一个十分根底的 Spark 应用程序为例，代码如下所示：

Spark

load().map(…).filter(…).save()

比方，设置的并行度为 1000，然而最终只想写入 10 个文件，能够设置如下：

Spark

load().map(…).filter(…).coalesce(10).save()

然而，Spark 会尽可能早的无效的将合并操作下推，因而这将执行为如下代码：

Spark

load().coalesce(10).map(…).filter(…).save()

无效的解决这种问题的办法是在转换和合并之间强制执行，代码如下所示：

Spark

val df = load().map(…).filter(…).cache()
df.count()
df.coalesce(10)

在 Spark 中，缓存是必须的，否则，你将不得不从新计算数据，这可能会从新耗费计算资源。而后，缓存是须要生产肯定资源的，如果你的数据集无奈放入内存中，或者无奈开释内存，将数据无效的存储在内存中两次，那么必须应用磁盘缓存，这有其本身的局限性和显著的性能损失。

此外，正如咱们看到的，通常须要执行 Shuffle 来取得咱们想要的更简单的数据集后果。因而，Coalesce 仅实用于特定的状况，比方如下场景：

  • 保障只写入一个 Hive 分区；
  • 指标文件数少于你用于解决数据的 Spark 分区数；
  • 有短缺的缓存资源。

5.4.2 简略从新分区

在 Spark 中，一个简略的从新分区，能够通过设置参数来实现，比方 df.repartition(100)。在这种状况下，应用循环分区器，这意味着惟一的保障是输入数据具备大致相同大小的 Spark 分区，这种分区仅实用于以下状况：

  • 保障只须要写入一个 Hive 分区；
  • 正在写入的文件数大于你的 Spark 分区数，或者因为某些起因你无奈应用合并。

5.4.3 按列从新分区

按列从新分区接管指标 Spark 分区计数，以及要从新分区的列序列，例如，df.repartition(100,$”date”)。这对于强制要求 Spark 将具备雷同键的数据，散发到同一个分区很有用。一般来说，这对许多 Spark 操作（比方 JOIN）很有用。

按列从新分区应用 HashPartitioner，将具备雷同值的数据，分发给同一个分区，实际上，它将执行以下操作：

然而，这种办法只有在每个分区键都能够平安的写入到一个文件时才无效。这是因为无论有多少特定的 Hash 值，它们最终都会在同一个分区中。按列从新分区仅在你写入一个或者多个小的 Hive 分区时才无效。在任何其余状况下，它都是有效的，因为每个 Hive 分区最终都会生成一个文件，仅实用于最小的数据集。

5.4.4 按具备随机因子的列从新分区

咱们能够通过增加束缚的随机因子来按列批改从新分区，具体代码如下：

Spark

df
.withColumn("rand", rand() % filesPerPartitionKey)
.repartition(100, $"key", $"rand")

实践上，只有满足以下条件，这种办法应该会产生排序规定的数据和大小平均的文件：

  • Hive 分区的大小大致相同；
  • 晓得每个 Hive 分区的指标文件数并且能够在运行时对其进行编码。

然而，即便咱们满足上述这些条件，还有另外一个问题：散列抵触。假如，当初正在解决一年的数据，日期作为分区的惟一键。如果每个分区须要 5 个文件，能够执行如下代码操作：

Spark

df.withColumn("rand", rand() % 5).repartition(5*365, $"date", $"rand")

在后盾，Scala 将结构一个蕴含日期和随机因子的键，例如（,<0-4>）。而后，如果咱们查看 HashPartitioner 代码，能够发现它将执行以下操作：

Spark

class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {def getPartition(key: Any): Int = key match {
        case null => 0
        case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
    }
}

实际上，这外面所做的事件，就是获取要害元组的散列，而后应用指标数量的 Spark 分区获取它的 mod。咱们能够剖析一下在这种状况下咱们的数据将如何实现散布，具体代码如下：

Spark

import java.time.LocalDate
 
def hashCodeTuple(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {val rawMod = (one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
def hashCodeSeq(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {val rawMod = Seq(one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def iteration(numberDS: Int, filesPerPartition: Int): (Double, Double, Double) = {val hashedRandKeys = (0 to numberDS - 1).map(x => LocalDate.of(2019, 1, 1).plusDays(x)).flatMap(x => (0 to filesPerPartition - 1).map(y => hashCodeTuple(x.toString, y, filesPerPartition*numberDS))
  )
 
  hashedRandKeys.size // Number of unique keys, with the random factor
 
  val groupedHashedKeys = hashedRandKeys.groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq
 
  groupedHashedKeys.size // number of actual sPartitions used
 
  val sortedKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 != 1).sortBy(_._2).reverse
   
  val sortedSevereKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 > 2).sortBy(_._2).reverse
 
  sortedKeyCollisions.size // number of sPartitions with a hashing collision
 
  // (collisions, occurences)
  val collisionCounts = sortedKeyCollisions.map(_._2).groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq.sortBy(_._2).reverse
   
  (
    groupedHashedKeys.size.toDouble / hashedRandKeys.size.toDouble,
    sortedKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble,
  sortedSevereKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble
  )
}
 
val results = Seq(iteration(365, 1),
  iteration(365, 5),
  iteration(365, 10),
  iteration(365, 100),
  iteration(365 * 2, 100),
  iteration(365 * 5, 100),
  iteration(365 * 10, 100)
)
 
val avgEfficiency = results.map(_._1).sum / results.length
val avgCollisionRate = results.map(_._2).sum / results.length
val avgSevereCollisionRate = results.map(_._3).sum / results.length
 
(avgEfficiency, avgCollisionRate, avgSevereCollisionRate) // 63.2%, 42%, 12.6%

下面的脚本计算了 3 个数量：

  • 效率 ：非空的 Spark 分区与输入文件数量的比率；
  • 碰撞率：(date,rand) 的 Hash 值发送抵触的 Spark 分区的百分比；
  • 重大抵触率 ：同上，然而此键上的抵触次数为 3 或者更多。

抵触很重要，因为它们意味着咱们的 Spark 分区蕴含多个惟一的分区键，而咱们预计每个 Spark 分区只有 1 个。咱们从剖析的后果可知，咱们应用了 63% 的执行器，并且可能会呈现重大的偏差，咱们将近一半的执行正在解决比预期多 2 到 3 倍或者在某些状况下高达 8 倍的数据。

当初，有一个解决办法，即分区缩放。在之前示例中，输入的 Spark 分区数量等于预期的总文件数。如果将 N 个对象随机调配给 N 个插槽，能够预期会有多个插槽蕴含多个对象，并且有几个空插槽。因而，须要解决此问题，必须要升高对象与插槽的比率。

咱们通过缩放输入分区计数来实现这一点，通过将输入 Spark 分区数乘以一个大因子，相似于：

Spark

df
.withColumn("rand", rand() % 5)
.repartition(5*365*SCALING_FACTOR, $"date", $"rand")

具体分析代码如下所示：

Spark

import java.time.LocalDate
 
def hashCodeTuple(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {val rawMod = (one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def hashCodeSeq(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {val rawMod = Seq(one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def iteration(numberDS: Int, filesPerPartition: Int, partitionFactor: Int = 1): (Double, Double, Double, Double) = {
  val partitionCount = filesPerPartition*numberDS * partitionFactor
  val hashedRandKeys = (0 to numberDS - 1).map(x => LocalDate.of(2019, 1, 1).plusDays(x)).flatMap(x => (0 to filesPerPartition - 1).map(y => hashCodeTuple(x.toString, y, partitionCount))
  )
   
  hashedRandKeys.size // Number of unique keys, with the random factor
 
  val groupedHashedKeys = hashedRandKeys.groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq
 
  groupedHashedKeys.size // number of unique hashes - and thus, sPartitions with > 0 records
   
  val sortedKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 != 1).sortBy(_._2).reverse
   
  val sortedSevereKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 > 2).sortBy(_._2).reverse
 
  sortedKeyCollisions.size // number of sPartitions with a hashing collision
 
  // (collisions, occurences)
  val collisionCounts = sortedKeyCollisions.map(_._2).groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq.sortBy(_._2).reverse
   
  (
    groupedHashedKeys.size.toDouble / partitionCount,
    groupedHashedKeys.size.toDouble / hashedRandKeys.size.toDouble,
    sortedKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble,
    sortedSevereKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble
  )
}
 
// With a scale factor of 1
val results = Seq(iteration(365, 1),
  iteration(365, 5),
  iteration(365, 10),
  iteration(365, 100),
  iteration(365 * 2, 100),
  iteration(365 * 5, 100),
  iteration(365 * 10, 100)
)
 
val avgEfficiency = results.map(_._2).sum / results.length // What is the ratio of executors / output files
val avgCollisionRate = results.map(_._3).sum / results.length // What is the average collision rate
val avgSevereCollisionRate = results.map(_._4).sum / results.length // What is the average collision rate where 3 or more hashes collide
 
(avgEfficiency, avgCollisionRate, avgSevereCollisionRate) // 63.2% Efficiency, 42% collision rate, 12.6% severe collision rate
 
iteration(365, 5, 2) // 37.7% partitions in-use, 77.4% Efficiency, 24.4% collision rate, 4.2% severe collision rate
iteration(365, 5, 5)
iteration(365, 5, 10)
iteration(365, 5, 100)

随着咱们的比例因子靠近无穷大，碰撞很快靠近于 0，效率靠近 100%。然而，这会产生另外一个问题，即大量 Spark 分区输入将为空。同时这些空的 Spark 分区也会带来一些资源开销，减少 Driver 的内存大小，会使咱们更容易遇到，因为异样谬误而导致分区键空间意外增大的问题。

这里的一个常见办法，是在应用这种办法时不显示设置分区（默认并行度和缩放），如果不提供分区计数，则依赖 Spark 默认的 spark.default.parallelism 值。尽管，通常并行度天然高于总输入文件数（因而，隐式提供大于 1 的缩放因子）。如果满足以下条件，这种形式仍然是一种无效的办法：

  • Hive 分区的文件数大抵相等；
  • 能够确定均匀分区文件数应该是多少；
  • 大抵晓得惟一分区键的总数。

5.4.5 按范畴从新分区

按范畴从新分区是一个特列，它不应用 RoundRobin 和 Hash Partitioner，而是应用一种非凡的办法，叫做 Range Partitioner。

范畴分区器依据某些给定键的程序在 Spark 分区之间进行拆分行，然而，它不仅仅是全局排序，而且还领有以下个性：

  • 具备雷同散列的所有记录将在同一个分区中完结；
  • 所有 Spark 分区都将有一个最小值和最大值与之关联；
  • 最小值和最大值将通过应用采样来检测要害频率和范畴来确定，分区边界将依据这些估计值进行初始设置；
  • 分区的大小不能保障齐全相等，它们的相等性基于样本的准确性，因而，预测的每个 Spark 分区的最小值和最大值，分区将依据须要增大或放大来保障前两个条件。

总而言之，范畴分区将导致 Spark 创立与申请的 Spark 分区数量相等的 Bucket 数量，而后它将这些 Bucket 映射到指定分区键的范畴。例如，如果你的分区键是日期，则范畴可能是（最小值 2022-01-01，最大值 2023-01-01）。而后，对于每条记录，将记录的分区键与存储 Bucket 的最小值和最大值进行比拟，并相应的进行调配。如下图所示：

六、总结

在抉择分区策略时，须要依据具体的利用场景和需要进行抉择。常见的分区策略包含依照工夫、地区、用户 ID 等多个维度进行分区。在利用分区策略时，还能够通过一些优化措施来进一步提高分区的性能和效率，例如正当设置分区数、防止过多的分区列、缩小反复数据等。

总之，分区是大数据处理和分布式计算中十分重要的技术，能够帮忙咱们更好的治理和解决大规模的数据，进步数据处理的效率和性能，进而帮忙咱们更好的应答数据分析和业务利用的挑战。

参考：

  1. https://github.com/apache/spark
  2. https://github.com/apache/hive
  3. https://spark.apache.org/
  4. https://hive.apache.org/

正文完
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2023-04-03
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