SQL任务运行时间省40%，后悔没早从Hive迁到Spark……

本文主要是介绍SQL任务运行时间省40%，后悔没早从Hive迁到Spark……，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、迁移背景

Spark自从2010年面世，到2020年已经经过十年的发展，现在已经发展为大数据批计算的首选引擎，在滴滴Spark是在2015年便开始落地使用，不过主要使用的场景是更多在数据挖掘和机器学习方向，对于数仓SQL方向，主要仍以Hive SQL为主。

下图是当前滴滴内部SQL任务的架构图，滴滴各个业务线的离线任务是通过一站式数据开发平台DataStudio调度的，DataStudio把SQL任务提交到HiveServer2或者Spark两种计算引擎上。两个计算引擎均依赖资源管理器YARN和文件系统HDFS。

在迁移之前我们面临的主要问题有：

SQL任务运行慢：迁移前SQL任务运行的平均时间是20分钟，主要原因是占比高达83%的Hive SQL任务运行时间长，Hive任务执行过程中会启动多个MR Job，Job间的中间结果存储在HDFS，所以同一个SQL， Hive比Spark执行的时间更长；

Hive SQL稳定性差：一个HS2会同时执行多个用户的Hive SQL任务，当一个异常任务导致HS2进程响应慢甚至异常退出时，运行在同一个实例的SQL任务也会运行缓慢甚至失败。而异常任务场景各异。我们曾经遇到的异常任务有多个大SQL加载过多的分区元数据导致HS2 FullGC，加载UDF时导致HS2进程core dump，UDF访问HDFS没有关闭流导致HS2机器端口被打满，这些没有通用解法，问题很难收敛；

人力分散：两个引擎需要投入双倍的人力，在人员有限的情况下，对引擎的掌控力会减弱；

所以为了SQL任务运行更快，更稳，团队人力聚焦，对引擎有更强的掌控力，我们决定把Hive SQL迁移到Spark SQL。

二、迁移方案概要设计

Hive SQL迁移到Spark SQL后需满足以下条件：

保证数据一致性，也就是相同的SQL使用Spark和Hive执行的结果应该是一样的；

保证用户有收益，也就是使用Spark执行SQL后应该节省资源，包括时间，cpu和memroy；

迁移过程对用户透明；

为了满足以上三个条件，一个很直观的思路就是使用两个引擎执行用户SQL，然后对比每个引擎的执行结果和资源消耗。

为了不影响用户线上数据，使用两个引擎执行用户SQL有两个可选方案：

复用现有的SQL任务调度系统，再部署一套SQL任务调度系统用来迁移，这个系统与生产环境物理隔离；

开发一个SQL双跑工具，可以支持使用两个引擎执行同一个SQL任务；

下面详细介绍这两个方案：

1. 方案一：复用现有的SQL任务调度系统

再部署一套SQL任务执行系统用来使用Spark执行所有的SQL，包括HDFS，HiveServer2&MetaStore和Spark，DataStudio。新部署的系统需要周期性从生产环境同步任务信息，元数据信息和HDFS数据，在这个新部署的系统中把Hive SQL任务改成Spark SQL类型任务，这样一个用户的SQL在原有系统中使用Hive SQL执行，在新部署的系统中使用Spark执行。如下图所示，蓝色的表示需要新部署的子系统。

2. 方案二：开发一个SQL双跑工具

SQL双跑工具，可以线下使用两个引擎执行用户的SQL，具体流程如下：

SQL收集：用户的SQL是在HS2上执行的，所以理论上通过HS2可以收集到所有的SQL；

SQL改写：执行用户原始SQL会覆盖线上数据，所以在执行前需要改写SQL，把SQL的输出的库表名替换为用来迁移测试的的库表名；

SQL双跑：分别使用Hive和Spark执行改写后的SQL；

3. 方案对比

1）方案一

① 优势

隔离性好,单独的SQL执行系统不会影响生产任务，也不会影响业务数据；

② 劣势

需要的资源多：运行多个子系统需要较多物理资源；

部署复杂：部署多个子系统，需要多个不同的团队相互配合；

容易出错：子系统间需要周期性同步，任何一个子系统同步出问题，都可能导致执行SQL失败；

2）方案二

① 优势

非常轻量，不需要部署很多系统，而且对物理资源需要不高；

② 劣势

与生产公共一套环境，回放时有影响用户数据对风险；

需要开发SQL收集，SQL改写和SQL双跑系统；

经过权衡，我们决定采用方案二，因为：

通过HiveServer收集所有SQL，SQL改写和SQL双跑逻辑清晰，开发成本可控；

创建超读帐号，对所有库表有读权限，但只对用户迁移的测试库有写权限，可以避免影响用户数据的风险；

三、迁移方案详细设计

1. Hive SQL提取

Hive SQL提取包括以下步骤：

改造HiveHistoryImpl，每个session内执行的所有SQL和command保存到HiveServer2的一个本地文件中，这些文件按天组织，每天一个目录

定时将前一天的History目录上传到hdfs

开发HiveHistoryParser

Hive History Parser的主要功能是：

每天从HDFS下载所有HiveServer2的History文件；

SQL去重：DataStudio上的一个SQL任务可能一天执行多次(比如小时任务)，任务执行一次会生成一个新的执行Id，只保留一天中最大的执行Id的SQL；

合并SQL：一个shell任务可能建立多个session执行SQL，为了后面迁移shell任务，需要把多个session的SQL合并到一起；

输出Parse结果：包括多个SQL文件和meta文件:

每个任务执行的SQL保存到一个文件中，文件名是任务名称加执行Id，我们称作原始SQL文件；

meta文件包含SQL文件路径，任务名称，项目名称，用户名；

2. SQL改写&双跑

SQL改写会对上一步生成的每个原始SQL文件执行以下步骤：

使用Spark的SessionState对SQL文件逐行分析，识别是否包含以下两类子句：

insert overwrite into

create table as select

如果包含上面的两类子句，则提取写入的目标库表名称；

在测试库中创建与目标库表schema完全一致的两个测试表；

分别使用上一步创建的测试库表替换原始SQL文件中的库表名生成用于回放的SQL文件，一个原始SQL文件改写后会生成两个SQL文件，用于后面两个引擎分别执行；

SQL双跑步骤如下：

并发的使用Spark和Hive执行上一步生成的两个SQL文件；

记录使用两种引擎执行SQL时启动的Application和运行时间；

输出回放结果到文件中，执行每个SQL文件对会生成一条结果记录，包括Hive 和Spark 执行SQL的时间，启动的Application列表，和输出的目标库表名称等，如下图所示：

3. 结果对比

结果对比时会遍历每个回放记录，统计以下指标：

具体流程如下：

查询Spark SQL和Hive SQL输出的库表的记录数；

查询两种引擎输出的HDFS文件个数和大小；

对比两种引擎的输出数据；

分别对Spark和Hive的产出表执行以下SQL，获取表的概要信息

比较两张表的概要信息：

如果所有对应列的值相同则认为结果一致；

如果存在不一致的列，如果该列是数值类型，则对该列计算最大精度差异， SQL如下：

统计两种引擎启动的Application消耗的vcore和memory资源；

输出对比结果，包括运行时间，消耗的vcore和memory，是否一致，如果不一致输出不一致的列名以及最大差异；

汇总数据结果，并对回放的SQL分为以下几类：

可迁移：数据完全一致，并且使用Spark SQL执行使用更少资源，包括运行时间，vcore和memory以及文件数；

经验可迁移：在排查不一致时发现有些是逻辑正确的 (比如collect_set结果顺序不一致)，如果有些任务符合这些经验，则认为是经验可迁移；

数据不一致：两种引擎产出的结果存在不一致的列，而且没有命中经验；

Time_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL的运行时间大于Hive执行SQL的时间；

Cpu_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL消耗的cpu资源大于Hive执行SQL消耗的cpu资源；

Memory_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL消耗的memory资源大于Hive执行SQL消耗的memory资源；

Files_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL产生的文件数大于Hive执行SQL产生的文件数；

语法不兼容：在SQL改写阶段解析SQL时报语法错误；

运行时异常：在双跑阶段，Hive SQL或者Spark SQL在运行过程中失败；

4. 迁移

迁移比较简单，步骤如下：

整理迁移任务列表以及对应的配置参数；

调用DataStudio接口把任务类型修改为SparkSQL类型；

重跑任务；

5. 问题排查&修复

如果SQL是“可迁移”或者“经验可迁移”，可以执行迁移，其它的任务需要排查，这部分是最耗时耗力的，迁移过程中大部分时间都是在调查和修复这些问题。

修复之后再执行从头开始，提取最新任务的SQL，然后SQL改写和双跑，结果对比，满足迁移条件则说明修复了问题，可以迁移，否则继续排查，因此迁移过程是一个循环往复的过程，直到SQL满足迁移条件，整体过程如下图所示：

四、引擎差异

在迁移的过程中我们发现了很多两种引擎不同的地方，主要包括语法差异，UDF差异，功能差异和性能差异。

1. 语法差异

有些Hive SQL使用Spark SQL执行在语法分析阶段就会出错，有些语法差异我们在内部版本已经修复，目前正在反馈社区，正在和社区讨论，还有一些目前没有修复。

1）用例设计

UDTF新版initialize接口支持，对齐Hive SQL [SPARK-33704]

Window Function 不支持没有order by子句的场景

Join 子查询支持rand 随机分布条件，增强语法兼容

Orc/Orcfile 存储类型创建语句屏蔽ROW FORMAT DELIMITED限制 [SPARK-33755]

`DB.TB` 识别支持，对齐Hive SQL [SPARK-33686]

支持CREATE TEMPORARY TABLE

各类Hive UDF的支持调用，主要包括get_json_object，datediff，unix_timestamp，to_date，collect_set，date_sub [SPARK-33721]

DROP不存在的表和分区，Spark SQL报错，Hive SQL 正常 [SPARK-33637]

删除分区时支持设置过滤条件 [SPARK-33691]

2）未修复

Map类型字段不支持GROUP BY操作

Operation not allowed：ALTER TABLE CONCATENATE

2. UDF差异

在排查数据不一致的SQL过程中，我们发现有些是因为输入数据的顺序不同造成的，这些差异逻辑上是正确的，而有些是UDF对异常值的处理方式不一致造成的，还有需要注意的是UDF执行环境不同造成的结果差异。

1）顺序差异

这些因为输入数据的顺序不同造成的结果差异逻辑上是一致的，对业务无影响，因此在迁移过程中可以忽略这些差异，这类差异的SQL任务属于经验可迁移。

① collect_set

假设数据表如下：

执行如下SQL：

执行结果：

差异说明：

collect_set执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序，Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的，因此记录被读取的顺序是无法保证的。

② collect_list

假设数据表如下：

执行如下SQL：

执行结果：

差异说明：

collect_list执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序，Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的，因此记录被读取的顺序是无法保证的。

③ row_number

假设数据表如下：

执行如下SQL：

执行结果：

差异说明：

执行row_number时，在一个分区内部，可以保证order by字段是有序的，对于非分区非order by字段的顺序是没有保证的。

④ map类型字段读写

数据表建表语句：

假设数据表如下：

执行如下SQL：

执行结果：

差异说明：

Map类型是无序的，同一份数据，在query时显示的各个key的顺序会有变化。

⑤ sum(double/float)

假设数据表如下：

执行如下SQL：

执行结果：

差异说明：

这是由float/double类型的表示买游戏地图方式决定的，浮点数不能表示所有的实数，在执行运算过程中会有精度丢失，对于几个浮点数，执行加法时的顺序不同，结果有时就会不同。

⑥ 顺序差异解决方案

由以上UDF造成的差异可以忽略，相关任务如果在资源方面也有节省，那么最终的状态是经验可迁移状态，符合迁移条件。

2）非顺序差异

下面几个日期/时间相关函数，当有异常输入是Spark SQL会返回NULL，而Hive SQL会返回一个非NULL值。

① datediff

对于异常日期，比如0000-00-00执行datediff两者会存在差异。

② unix_timestamp

对于24点Spark认为是非法的返回NULL，而Hive任务是正常的，下表时执行unix_timestamp(concat('2020-06-01', ' 24:00:00'))时的差异。

③ to_date

当月或者日是00时Hive仍然会返回一个日期，但是Spark会返回NULL。

④ date_sub

当月或者日是00时Hive仍然会返回一个日期，但是Spark会返回NULL。

⑤ date_add

当月或者日是00时Hive仍然会返回一个日期，但是Spark会返回NULL。

⑥ 非顺序差异解决方案

这些差异是是因为对异常UDF参数的处理逻辑不同造成的，虽然Spark SQL返回NULL更合理，但是现有的Hive SQL任务用户适应了这种处理逻辑，所以为了不影响现有SQL任务，我们对这类UDF做了兼容处理，用户可以通过配置来决定使用Hive内置函数还是Spark的内置UDF。

3）UDF执行环境差异

① 差异说明

基于MapReduce的Hive SQL一个Task会启动一个进程，进程中的主线程负责数据处理，因此在Hive SQL中UDF只会在单程中执行。

而Spark 一个Executor可能会启动多个Task，如下图所示。因此在Spark SQL中自定义UDF时需要考虑线程安全问题。

② 差异解决方案

下面是一个非线程安全的示例，UDF内部共享静态变量，在执行UDF时会读写这个静态变量。

解决方案也比较简单，一种是加锁，如下图所示：

另一种是取消静态成员，如下图所示：

3. 性能&功能差异

1）小文件合并

Hive SQL可以通过设置以下配置合并小文件，MR Job结束后，判断生成文件的平均大小，如果小于阀值，就再启动一个Job来合并文件。

目前Spark SQL不支持小文件合并，在迁移过程中，我们经常发现Spark SQL生成的文件数多于Hive SQL，为此我们参考Hive SQL的实现在Spark SQL中引入了小文件合并功能。

在InsertIntoHiveTable 中判断如果开启小文件合并，并且文件的平均大小低于阈值则执行合并，合并之后再执行loadTable或者loadPartition操作。

2）Spark SQL支持Cluster模式

Hive SQL任务是DataStudio通过beeline -f执行的，客户端只负责发送SQL语句给HS2，已经获取执行结果，因此是非常轻量的。而Spark SQL只支持Client模式，Driver在Client进程中，因此Client模式执行Spark SQL时，有时会占用很多的资源，DataStudio无法感知Spark Driver的资源开销，所以在DataStudio层面会带来以下问题：

形成资源热点，影响任务执行；

随着迁移到Spark SQL的任务越来越多，DataStudio需要越来越多的机器调度SQL任务；

Client模式日志保留在本地，排查问题时不方便看日志；

所以我们开发了Spark SQL支持Cluster模式，该模式只支持非交互式方式执行SQL，包括spark-sql -e和spark-sql -f，不支持交互式模式。

3）分区剪裁优化

迁移过程中我们发现大部分任务的分区条件包括concat， concat_ws， substr等UDF， HiveServer2会调用MetaStore的getPartitionsByExpr方法返回符合分区条件的有效分区，避免无效的扫描，但是Spark SQL的分区剪裁只支持由Attribute和Literal组成key/value结构的谓词条件，这一方面导致无法有效分区剪裁，会查询所有分区的数据，造成读取大量无效数据，另一方面查询所有分区的元数据，导致MetaStore对MySQL查询压力激增，导致mysql进程把cpu打满。我们在社区版本的基础上迭代支持了多种场景的分区联合剪裁，目前能够覆盖生产任务90%以上的场景。