Hive 투기적 실행(Speculative execution)

 

·       Version : Hive

 

Hive에서 투기적 실행(Speculative execution)이라 불리는 기능은 하나의 잡을 중복된 태스크로 구성하여 동시에 수행 시키는 하둡의 기능이다. 같은 데이터를 중복하여 복사하기 때문에 많은 리소스를 사용하며, 대부분의 데이터는 버려진다. 기능의 목적은 느리게 동직하는 태스크 트래커를 제거함으로써 개별 태스크의 결과가 빨리 도출되고 결과적으로 전체 수행을 향상시키는데 있다.

, 동일한 태스크를 여러노드에서 실행함으로써, 특정 노드가 느리더라도 (장비 노후 또는 기타 문제로) 다른 노드에서 먼저 끝나면 해당 결과를 사용하고 나머지 노드는 중지 시킨다. 그래서 전체적으로는 수행시간이 단축된다.

Speculative execution 기능 활성화는 mapred-site.xml에서 아래 속성을 true 설정한다.

mapreduce.map.speculative

mapreduce.reduce.speculative

 

Speculative execution 기능은 실시간성이 중요한 잡의 경우 활성화 하여 사용하는 것이 전체적인 응답시간 향상에 이득이 있다. 하지만 입력 데이터 때문에 오래 걸리는 또는 리듀스 태스크에는 높은 오버헤드로 인해서 사용하지 않는것을 추천한다.

 

 

[참고자료]

·       https://community.cloudera.com/t5/Support-Questions/what-is-speculative-execution/td-p/241741

·       https://www.slideshare.net/Hadoop_Summit/t-325p210-cnoguchi

 

 

2020-10-19 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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Hive 자바 가상 머신 재사용

 

·       Version : Hive

 

하둡에서 맵리듀스 태스크를 실행하면 기본적으로 자바 가상 머신이 실행되고 위에서 또는 리듀서 태스크를 실행한다. 하둡의 기본 설정은 일반적으로 포크(forked) 자바 가상 머신을 사용한다. 자바 가상 머신은 가동할 오버헤드가 있기 때문에, 가상 머신의 재사용은 하이브 성능과 매우 밀접한 관계가 있다. 특히 작은 파일을 처리해야하는 경우나 태스크 수행시간이 짧은 작업의 경우 자바 가상 머신을 재사용하면 매우 효율이 좋다. 만약 수십, 수백번의 태스크를 가진 잡을 수행할때 자바 가상 머신 인스턴스를 재사용한다면 동일한 잡에 N 재사용된다. 가상 머신의 재사용 설정은 하둡의 mapred-site.xml에서 설정할 있다.

mapred.job.reuse.jvm.num.tasks= 10

자바 가상 머신 하나당 번의 태스크를 수행할지 설정 -1 설정할 경우 제한이 없음.

 

자바 가상 머신을 재사용할 경우, 잡을 실행할때마다  가상 머신이 새로 가동되는 오버헤드를 줄일 있지만, 예약된 태스크 슬롯을 잡이 완료할 때까지 점유하고 있는 단점이 있다. 예를들어 잡이  병렬로 실행될때, 먼저 끝난 가상 머신은 유휴 상태로 대기하게 되고 마지막 작업이 완료되기 전까지다른 잡이 사용하지 못하는 상태가 된다. 물론 다른 잡은 다른 자바 가상 머신을 생성해서 사용하지만, 이러한 불균형이 지속적으로 발생한다면 리소스 병목이 발생할 있다.  

 

 

 

2020-10-14 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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Hive Mapper, Reduce 개수 최적화

 

·       Version : Hive

 

하이브는 쿼리를 이상의 맵리듀스 잡으로 나누어 병렬로 처리한다. 맵리듀스는 다수의 맵퍼와 리듀서 태스크로 실행되는데 맵퍼와 리듀서의 수는 입력하는 데이터 크기, 데이터 수행 연산 종류 다양한 변수에 의존적이다. 너무 많은 맵퍼와 리듀서 태스크는 잡을 초기화 하고, 스케줄링하고 실행하기 위해 많은 오버헤드를 유발한다. 반대로 너무 적은 태스크는 클러스터가 가진 병렬처리의 장점을 활용하지 못하게 된다.

 

리듀스 단계가 있는 하이브 쿼리를 실행하면 리듀서 수를 출력한다. GROUP BY 항상 리듀서 단계가 필요하기 때문에 해당 구문이 포함한스크립트를 실행하면 사용된 맵퍼와 리듀서의 개수를 확인할 있다.

INFO  : Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 5; number of reducers: 1

INFO  : 2020-09-29 22:31:55,395 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%

INFO  : 2020-09-29 22:32:04,712 Stage-1 map = 20%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 5.03 sec

INFO  : 2020-09-29 22:32:05,749 Stage-1 map = 60%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 12.13 sec

INFO  : 2020-09-29 22:32:09,885 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 19.8 sec

INFO  : 2020-09-29 22:32:16,080 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 25.89 sec

INFO  : MapReduce Total cumulative CPU time: 25 seconds 890 msec

INFO  : Ended Job = job_1591911716086_1525

INFO  : MapReduce Jobs Launched:

INFO  : Stage-Stage-1: Map: 5  Reduce: 1   Cumulative CPU: 25.89 sec   HDFS Read: 610485 HDFS Write: 775295 HDFS EC Read: 0 SUCCESS

INFO  : Total MapReduce CPU Time Spent: 25 seconds 890 msec

INFO  : Completed executing command(queryId=hive_20200929223144_877a1f4b-329b-4418-831d-89bcdc466f30); Time taken: 33.485 seconds

INFO  : OK

 

하이브는 입력 크기에 따라 리듀서 개수를 정한다. fs -count 명령을 사용하여 하둡에서 사용하려는 파일을 지정하여 예상 리듀서의 개수를 확인할 있다.

hadoop fs -count /user/data/nclick/file.txt

 

결과

0            1           12469765 /user/data/nclick/file.txt

 

리듀서의 개수는 하이브 속성중  hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 설정된 수자를 파일 크기와 나눈값으로 계산할 있다. 설정 값은 사용자마다 다를 있다. 아래 스크립트는 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 속성값을 수정하는 명령이다. 단위가 바이트임을 주의한다.

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=75000000

 

쿼리의 단계에서 입력 데이터 크기보다 훨씬 많은 데이터를 만들어내는 경우가 있다. 단계에서 과도한 데이터를 만들어내면 입력 데이터로 추정한 기본 리듀서의 수는 부족할 있으며 비슷하게 함수가 입력 데이터의 많은 부분을 필터링 수도 있다. 그러면 기본값보다 적은 리듀서만 있어도 된다.리듀서의 태스크 수는 mapred.reduce.tasks 설정값으로 조절할 있다.

 

하둡 클러스터에는 태스크를 할당하는 고정된 크기의 슬롯이 있다. 개의큰 잡이 하둡의 모든 슬롯을 점유하면 다른 잡이 시작되지 못할 있다. hive.exec.reducers.max 설정 값을 조절하여 쿼리가 너무 많은 리듀서 자원을 사용하는 것을 예방할 있다.

 

하둡은 맵과 리듀스 태스크를 기동하고 스케줄링하는데 정도 오버헤드가 발생한다. 성능 테스트를 수행할때 이러한 요인을 염두해 두어야 하며 특히 잡의 크기가 작을수록 이러한 부분을 염두해서 테스트를 진행해야한다.

 

 

 

2020-09-29 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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Hive LIMIT 튜닝 (데이터 샘플링으로 빠르게 응답하기)

 

·       Version : Hive

 

하이브에서 현재 저장되어 있는 데이터의 일부분을 확인하려고 LIMIT 절을 자주 사용한다. RDB 경우 데이터를 ROW단위로 읽기때문에(정확히는 페이지 단위) ROW단위로 처리하면서LIMIT 결과를 (Sort, Group 연산을 하지 않았을 경우) 빠르게 응답할 있다.  하지만 하이브의 경우 데이터 전체에 대해 쿼리를 수행하고 일부 결과만을 반환하기 때문에 불필요한 리소스 낭비가 크다. 그래서 최대한 LIMIT 명령을 피하는 것이 좋다.

만약 limit 자주 사용할 경우 hive-site.xml 파일에서 hive.limit.optimize.enable설정을 통해서  LIMIT 사용할 경우 원본 데이터를 샘플링 있다.

<property>

       <name>hive.limit.optimize.enable</name>

       <value>false</value>

       <description>Whether to enable to optimization to trying a smaller subset of data for simple LIMIT first.</description>

</property>

 

hive.limit.optimize.enable 옵션을 True 설정하면 hive.limit.row.max.size hive.limit.optimize.limit.file 제어할 있다.

<property>

       <name>hive.limit.row.max.size</name>

       <value>100000</value>

       <description>When trying a smaller subset of data for simple LIMIT, how much size we need to guarantee each row to have at least.</description>

</property>

 

<property>

       <name>hive.limit.optimize.limit.file</name>

       <value>10</value>

       <description>When trying a smaller subset of data for simple LIMIT, maximum number of files we can sample.</description>

</property>

 

하지만 기능은 JOIN이나 GRPUP BY 같이 리듀스 과정이 필요한 모든 쿼리에서는 결과 값이 달라지기 때문에 주의해야 한다.

 

 

 

2020-09-22 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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