我遇到的业务场景是统计10个维度的用户画像数据，之前我是放在一个shell脚本里串行跑，总共跑下来差不多要9个多小时：从数据预处理、维度统计、数据上传三大部分。
9个多小时，时间有点长啊，受不鸟了，所以就想着怎么优化hive和集群，然后就各种百度，按照网上的一通操作下来并没啥用，也许是我用的方式不对，所以后面就干脆自己尝试着研究。
我们肯定要明确调优方向：hive，那么这就涉及到hdfs、hive、yarn。。。
首先是hdfs，这块这次基本上没动；
其次是hive本身，首先使用了Tez，CDH怎么集成Tez，这个看我之前的那篇文章，不多说。。下面讲讲这次调整的参数：
| 参数名 | 修改前 | 修改后 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| hive.execution.engine | 默认mr | tez | 执行引擎 |
| hive.exec.parallel | 默认flase | true | 是否允许并行 |
| hive.exec.parallel.thread.number | 默认8 | 32 | 是否允许并行 |
| hive.tez.container.size | 默认无 | 6144M | tez容器的容量大小 |
具体在CDH页面上配置如下：
hive.png
第三，是重点yarn了，因为所有的hive任务，都需要yarn来分配资源的
| 参数名 | 修改前 | 修改后 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 1024M | 6144M | 可申请的最少内存资源，以MB为单位 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 40752M | 8192M | 可申请的最大内存资源，以MB为单位 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb | 37526M | 61440M | NM总的可用物理内存，以MB为单位 |
| yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores | 24 | 30 | 可分配的CPU个数 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores | 1 | 3 | 可申请的最小虚拟CPU个数 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores | 32 | 8 | 可申请的最 大虚拟CPU个数 |
另外还需要修改一处地方，那就是yarn的资源池
yarn.png
经过上述一番设置后，重启yarn和hive，然后再整理一下hive脚本。
现在基本上是把脚本分成3个：
execPreProcess.sh ：执行数据预处理任务
execPreProcess.png
execStatistic.sh ：处理10个维度统计的任务
execStatistic.png
execSummary.sh：处理汇总上传的任务
execSummary.png
现在整体速度由原来的串行执行9小时，到现在并行执行3小时，速度上提升还是比较明显。
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