Каковы полные детали конфигурации, необходимые для реализации Hive Cache в кластере Presto?

Вопрос или проблема

У нас есть кластер Hadoop, работающий совместно с рабочими узлами Presto, все машины работают на RHEL 7.9

Общее количество рабочих машин Presto: 75

Подробности нашего кластера следующие:

Версия Presto – 350

Версия HDFS – 2.7.3 (на основе версии HDP 2.6.5)

Версия Hive – 1.2.1000 (на основе версии HDP 2.6.5), Hive Metastore и HiveServer2

Цель для Presto – улучшить время выполнения запросов и общую производительность. На основе того, что я видел, включение кеша Hive может помочь ускорить выполнение запросов Presto.

Кеш Presto Hive – это механизм кеширования, используемый в движке запросов Presto при выполнении запросов к данным, хранящимся в хранилище данных Hive на Hadoop. Presto – это распределенный SQL-движок запросов, предназначенный для выполнения запросов к большим наборам данных из различных источников, включая Hive, HDFS и другие.

Чтобы включить кеш Hive, мы выполнили следующие настройки на наших машинах Presto (исключая координатор Presto):

следующие настройки были выполнены в /presto/etc/catalog/hive.properties

hive.cache.enabled=true
hive.cache.location=/presto_storage/presto-hive-cache
hive.file-status-cache-expire-time=1h
hive.file-status-cache-size=10000000

После применения этих настроек мы перезапустили сервисы рабочих узлов Presto.

После перезапуска мы заметили папки/данные в /presto_storage/presto-hive-cache/, что выглядит нормально. Однако при проведении тестов и выполнении запросов мы не заметили улучшений в производительности.

Кажется, что мы, возможно, упустили какие-то дополнительные настройки.

Итак, вопрос: Какие другие настройки нам нужно добавить на рабочих узлах Presto, или есть дополнительные настройки Hive, которые необходимо установить? Или, возможно, в другом месте?

Ответ или решение

Чтобы обеспечить эффективное использование механизма кэширования Hive в кластере Presto на вашей инфраструктуре, необходимо предпринять более детальный подход в конфигурации, учитывая все нюансы вашей текущей установки. Разберем данный вопрос с использованием метода TEA: Теория, Пример и Применение.

Теория

Перво-наперво, важно понять, что основная цель кэширования Hive — это сокращение времени выполнения запросов за счет уменьшения задержек доступа к данным. В Presto это достигается за счет хранения часто запрашиваемых данных в локальном кэше, что снижает количество обращений к распределенной файловой системе.

Настройки кэширования, которые вы уже сделали, являются базовыми, но этого может быть недостаточно для достижения желаемого уровня производительности. Есть несколько аспектов, которые могут повлиять на эффективность кэширования:

Конфигурация памяти и ресурсов системы. Presto требует значительных ресурсов памяти и процессора для управления кэшем. Если ресурсы недостаточны, это может снизить общий эффект от кэширования.
Механизмы мониторинга и очистки кэша. Эффективность кэширования также зависит от правильно настроенных механизмов мониторинга и своевременной очистки устаревших данных.
Совместимость с версиями Hadoop и Hive. Важно убедиться, что конфигурации совместимы с используемыми версиями программного обеспечения.

Пример

На практике, помимо основных настроек кэширования, необходимо учитывать следующие аспекты:

Resource Groups: Во многих системах выделение специальных групп ресурсов (Resource Groups) может помочь эффективнее распределять доступное оборудование. Проверьте, насколько оптимально вы распределяете ресурсы между различными группами в вашей системе.
Загрузка данных: Если конкретные наборы данных запрашиваются чаще, чем другие, имеет смысл предзагрузить эти наборы в кэш, чтобы ускорить доступ к ним.
Параметры JVM: Настройка параметров JVM (например, максимальной кучи памяти) может значительно повлиять на производительность кэширования Hive.

Применение

Адаптация конфигурации памяти и CPU:
- Убедитесь, что у каждого Presto-воркера достаточно памяти. Проверьте настройки jvm.config на каждом worker’е и, по возможности, увеличьте размер памяти, выделяемой для кучи (Xmx).
Мониторинг и очистка кэша:
- Подключите мониторинг с помощью систем, таких как Prometheus или Grafana, чтобы визуализировать трафик обращения к кэшу, своевременно выявляя узкие места.
- Настройте расписание для очистки старых данных кэша, чтобы они не захламляли систему. Это можно сделать, комбинируя hive.file-status-cache-expire-time с дополнительными скриптами, проверяющими актуальность данных.
Оптимизация параметров кэширования Hive:
- Убедитесь, что настройки кэширования соответствуют нагрузке на кластер. Например, попробуйте увеличить hive.file-status-cache-size, чтобы учесть новые сценарии использования или измененные объемы данных.
Совместимость версий:
- Поскольку у вас используются специфичные версии Hadoop и Hive в вашем кластере, убедитесь, что все используемые библиотеки и клиенты согласованы по версиям для исключения конфликта. Вы можете также проверить обновления к Presto или Hive, которые могли бы улучшить взаимодействие и координацию между системами.
Дополнительные инструменты оптимизации:
- Стоит проанализировать логики выполнения конкретных запросов, которые используются наиболее часто. Возможно, узкие места скрываются непосредственно в SQL-запросах, и разумные изменения на уровне логики выполнения запросов принесут значительные улучшения.

Заключение

Ваша задача — непрерывно оптимизировать конфигурацию, отвечая на изменяющиеся запросы и объемы работы. Тщательное тестирование, мониторинг и настройка вашей среды позволят вам в дальнейшем получить максимальную производительность от возможности использования Hive кеша в Presto, улучшив время выполнения запросов и эффективность работы всего кластера.