Hive llap服务安装说明及测试（一）

Hive llap服务安装说明及测试

 

1.简介说明

从Hive 2.0引入了LLAP（Live Long And Process），2.1进行了比较大的优化，可以说hive已经走向了内存计算，

目前hortonworks测试llap +tez比hive1.x快了25倍，禁不住诱惑来玩一下

2.LLAP安装

2.1依赖

Hive llap服务安装依赖先安装tez，和slider（现在也可以不用），所以安装llap前先安装并测试好tez和slider；

2.2配置

   Ambari安装好之后，还需要额外的两个步骤来开启Hive LLAP:

      1.在yarn中开启Hive LLAP的优先使用权

　   2.打开hive中的Interactive Query开发并配置相关参数

以下是hive-site.xml配置

<!--llap configuration-->
  <property>
     <name>hive.execution.engine</name>
     <value>tez</value>
  </property>


  <!--目前llap只支持tez做为引擎-->
  <property>
     <name>hive.llap.execution.mode</name>
     <value>all</value>
  </property>
   <!-- 有这四个auto, none, all, map选项，表示是否在llap或者container里运行查询，all表示让所有的task都在llap进程内执行-->
  <property>
     <name>hive.execution.mode</name>
     <value>llap</value>
  </property>

 <!-- 两个选项[container, llap]，表示查询运行在container或者llap-->
  <property>
     <name>hive.llap.daemon.service.hosts</name>
     <value>@llap_service</value>
  </property>

<!--  llap_service是启动llap服务的时候--name指定的名字，可根据情况来设置-->
  <property>
     <name>hive.zookeeper.quorum</name>
     <value>hd21:2181,hd22:2181,hd23:2181</value>
  </property>

  <property>
     <name>hive.llap.daemon.memory.per.instance.mb</name>
     <value>25600</value>
  </property>

  <!-- LlapDaemon内存,需要在这里指定，hive --service --instances指定遇到过失败-->
  <property>
     <name>hive.llap.daemon.num.executors</name>
     <value>8</value>
  </property>

 

  <!-- LlapDaemon core数-->

 

  <!--如下是HiveServer2的参数，用来启用llap的并发查询-->
  <property>
     <name>hive.server2.tez.default.queues</name>
     <value>root.storm</value>
  </property>

  <property>
     <name>hive.server2.tez.initialize.default.sessions</name>
     <value>true</value>
  </property>

  <property>
     <description>Set to the number of concurrent queries to run on the queues that      

           are configured by hive.server2.tez.default.queues. This setting launches

           long-running Tez AMs (sessions).
     </description>
     <name>hive.server2.tez.sessions.per.default.queue</name>
     <value>2</value>
  </property>

2.3特殊注意

   先检查python版本，别低于2.5最好2.7.X吧，然后进入hive2.1.1主目录下的scripts/llap/bin目录下，

　编辑runLlapDaemon.sh启动脚本，在CLASSPATH变量中加入`hadoop classpath`，即加入hadoop的环境路径，

　避免出现找不到相关类库的而导致的启动失败，如下：

3.启动服务

hive --service llap --name llap_service --instances 5 --size 25g --loglevel INFO  --cache 10g --executors 10 --iothreads 10 --slider-am-container-mb 1024 --args " -XX:+UseG1GC -XX:+ResizeTLAB -XX:+UseNUMA -XX:-ResizePLAB"

启动服务的选项如下：

启动成功:

 

启动后会生成一个如下的文件夹：

 

进入可以看到有四个文件

其中run.sh这个启动shell就只是用slider来提交llap到yarn的脚本./run.sh即可启动到yarn中，启动后，可以看到yarn中的application如下：

RUNNING状态表示启动运行成功；

查看nodemanager节点可以看到有相应的daemon进程如下：

启动tez作业如下：

查看tez作业AM的资源情况可以看到tez的task都运行在llap中，只有am独立container运行；
从性能效率看，llap确实有了明显的提升，一个分区聚合数据和union相应另一个分区操作，数据100g，从资源时间消耗资源角度看资源减少了2倍，执行时间效率上提升了6倍，后面有空可以参照tpc-ds_v2.4.0做一些较全面的性能测试；

停止llap只用执行slider stop llap_service即可；