Hadoop之LLAP：亚秒级Hive分析查询

“藏经阁-LLAP_ Sub-Second Analytical Queries in Hive.pdf”是关于阿里云中LLAP（Live Long and Process）技术在Hive中的应用，旨在提供亚秒级的分析查询性能。 为什么需要LLAP？ 1. 用户喜欢使用Hive：Hive作为一个大数据处理的流行工具，深受用户喜爱，但随着数据量的增长和云存储的普及，传统的磁盘到内存的数据处理方式逐渐变得效率低下。 2. 存储与计算分离：云存储通常不在本地，数据通过网络连接到CPU，这增加了延迟。 3. 安全性需求变化：数据安全边界从文件转向单元格和列，需要一个过程边界来安全地屏蔽列数据。 4. 并发、性能和扩展性的冲突：在每小时处理10万查询的高并发需求下，保持2-5秒的查询延迟，并且需要处理PB级别的数据仓库（其中包含TB级别的热数据），传统方式面临挑战。 什么是LLAP？ 1. 混合模型：LLAP结合了守护进程和容器，以快速并行执行分析工作负载，如Hive SQL查询。 2. 无需特殊YARN队列的并发查询：LLAP允许在不设置特殊资源调度队列的情况下实现高并发查询。 3. 多线程执行向量化操作管道：提高运算效率，加快处理速度。 4. 异步IO和高效内存缓存：利用异步I/O技术减少等待时间，同时通过内存缓存提升数据读取速度。 5. 通过API提供关系型数据视图：允许开发者和用户以更灵活的方式访问和操作数据。 LLAP的优势： - 提升性能：通过内存缓存和多线程处理，LLAP可以显著减少分析查询的延迟，达到亚秒级响应。 - 简化并发管理：无需专门的YARN队列设置，简化了资源管理和调度。 - 改善安全性：适应新的安全环境，支持基于单元格和列的安全策略。 - 支持大规模数据处理：在处理PB级别的大数据仓库时，仍然能保持良好的性能表现。 总结来说，LLAP是阿里云为了应对大数据分析的性能、并发、安全和扩展性挑战而推出的技术，它通过优化内存管理、并发执行和安全机制，实现了Hive在处理大规模数据时的高性能亚秒级查询，同时降低了运维复杂性。