一、Hive on Spark概述
Hive on Spark是指在Hive中通过Spark作为Hive的计算引擎。在Hive on MapReduce中，SQL语句被转换为MapReduce作业并在Hadoop集群上运行。Hive on Spark提供了更快的查询速度和优化查询。
二、Hive on Spark部署
部署Hive on Spark有两种方式：一种是独立部署，另一种是通过Hortonworks HDP平台安装。下面介绍Hive on Spark的独立部署步骤：
1.安装Spark并配置Hive on Spark参数
# 安装Spark wget https://mirrors.sonic.net/apache/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz tar -xvf spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-3.1.1-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark
在Hive的配置文件hive-site.xml中追加以下参数：
hive.execution.engine spark spark.master local[*] spark.executor.memory 1g spark.driver.memory 1g spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir /app/spark/logs
2.将hive-exec.jar复制到Spark_HOME/jars中
cp /usr/local/hive/lib/hive-exec-*.jar /usr/local/spark/jars/
3.配置Spark Thrift Server
在Spark的配置文件spark-defaults.conf中加入以下内容：
spark.master yarn-client spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hdfs-host:9000/apps/spark2.0/event-logs spark.executor.memory 4g spark.executor.instances 2 spark.yarn.queue root.queue spark.yarn.jars hdfs://hdfs-host:9000/user/spark/share/lib/*.jar spark.sql.hive.thriftServer.singleSession true spark.sql.hive.thriftServer.yarn.resourcemanager.address yarn-host:8032 spark.sql.hive.thriftServer.zookeeper.quorum zk-host:2181,other-zk-host:2181 hive.server2.thrift.min.worker.threads 64 hive.server2.thrift.max.worker.threads 500
三、Hive on Spark优化
要优化Hive on Spark的性能，在以下方面进行优化：
1.合适的硬件和资源的调配
合适的硬件如高速内存，快速的CPU以及高速的SSD硬盘可以显著提高Hive on Spark的性能。此外，为了实现最好的性能，需要调整资源管理器的设置，以尽可能高效地使用可用资源。
2.数据分区
在进行大规模的数据集查询时，应该将数据分区以提高查询性能。数据分区可以按照日期、地域等方式进行分区。
3.使用Bucketing
Bucketing是将表按照彼此之间的分桶列进行分割，提高查询性能的技术。Bucketing技术在Hive on Spark中起到尤为重要的作用。同时，Bucketing还可以提高连接操作的性能，因为每个桶都是一个文件，这样避免了读取大量的无关数据。
4.使用分区和Bucketing
通过同时使用分区和Bucketing，可以发挥两者的优势，进一步提高Hive on Spark的性能。
5.使用批处理技术
当进行大规模的数据集查询时，使用批处理技术可以提高查询速度。这可以通过使用Spark的RDD或DataFrame API来实现。
结论
本文详细介绍了Hive on Spark的部署和优化。通过采用合适的硬件和资源的调配、数据分区、Bucketing、批处理等技术，可以提高Hive on Spark查询的性能。在实际应用中，我们需要根据不同的数据量、查询方式和硬件设备等因素，采用不同的优化策略。
