技本功|hive优化之spark执行引擎参数调优（二）

### 回答1：
好的，我来用中文回复。技本功|hive优化之spark执行引擎参数调优（二）这篇文章主要介绍了如何通过调整Spark执行引擎的参数来优化Hive查询的性能。文章中详细介绍了Spark执行引擎的各种参数，包括内存管理、并行度、序列化方式等等，以及如何根据不同的查询场景来进行参数调优。通过优化这些参数，可以显著提升Hive查询的速度和效率。

### 回答2：
技能本功是指技术人员在学习和工作中的基本功夫，其重要性不言而喻。在进行hive优化之spark执行引擎参数调优时，也需要有扎实的基本功夫和深厚的理论知识作为支撑。这就需要我们在日常工作中不断地学习、积累，提高自己的实践和理论能力，才能够真正做到“技能娴熟、本领高强”。

在进行spark执行引擎参数调优时，需要注意以下几个方面：

1. 内存管理

首先需要考虑内存的管理问题，合理配置内存能够提高任务的执行效率。可以通过设置spark.executor.memory、spark.driver.memory、spark.memory.fraction等参数来达到最优的内存配置，充分利用内存资源。

2. 并行度设置

并行度是衡量spark作业执行效率的关键参数之一。根据数据量的大小、集群的规模等因素来合理设置并行度，既不能过高也不能过低，以充分利用集群资源，提高spark作业的执行效率。

3. 磁盘IO优化

磁盘IO是影响spark作业执行性能的重要因素，因此需要进行磁盘IO优化。可以通过设置spark.shuffle.spill.compress和spark.shuffle.compress等参数来压缩与解压数据以减少磁盘IO操作次数，并且从磁盘读写文件时也需要注意一些优化技巧，如将多个小文件合并成一个大文件、尽量避免频繁打开和关闭文件等。

4. GC调优

GC是指垃圾回收机制，是在Java虚拟机内存管理中非常重要的过程。在spark作业执行时，也会发生大量的对象创建和销毁，因此需要对垃圾回收机制进行调优，以减少因GC导致的性能下降。

总之，spark执行引擎参数调优是一个综合性强、需要不断提高和积累的过程。只有在积极研究和实践的过程中不断总结经验，才能将spark执行引擎的性能发挥到最大。

### 回答3：
在进行 Hive SQL 查询时，可以通过调整 Spark 执行引擎的参数来优化性能，提高查询速度。以下是一些常见的参数调优方法：

1. 调整 executor 内存和 CPU 数量

在执行 Hive SQL 时，Spark 会将查询任务分配给若干个 executor 进行处理。每个 executor 都会占用一定的内存和 CPU 资源。如果 executor 的资源设置不合理，就会导致查询过程中出现瓶颈，影响查询速度。因此，可以通过调整 executor 的内存和 CPU 数量来优化查询性能。一般来说，较大的查询需要较大的内存和 CPU 数量，而较小的查询则需要较小的资源。

2. 增加 executor 数量

除了调整每个 executor 的资源，还可以增加 executor 的数量来提高执行速度。增加 executor 的数量可以让 Spark 并行处理多个查询任务，从而减少每个任务的处理时间。

3. 调整 shuffle 相关参数

在 Spark 中，shuffle 是数据分区和处理的关键环节，也是查询性能的一个重要因素。因此，我们可以通过设置 shuffle 相关参数来优化查询性能。具体来说，可以调整以下参数：

（1）spark.shuffle.file.buffer：控制 Shuffle 时每个文件缓存的大小。增加该参数可以减少 Shuffle 阶段的磁盘 I/O 操作，从而提高查询速度。

（2）spark.shuffle.compress：是否对 Shuffle 时的中间结果进行压缩。启用压缩可以减少网络传输的数据量，加快查询速度。

4. 开启动态分区

在 Hive 中，可以通过设置 dynamic.partition.mode 参数来开启动态分区。开启动态分区可以让 Hive 自动根据查询结果的分布情况进行分区，从而减少不必要的操作，提高查询性能。

总之，通过对 Spark 执行引擎参数的调优，我们可以提高 Hive SQL 查询的性能和效率。在实际应用中，我们应该根据查询规模和数据量来灵活调整参数，以达到最优的性能表现。