SQL on Hadoop在快手大数据平台的实践与优化 | 分享实录

快手大数据架构工程师钟靓

本文是根据快手大数据架构工程师钟靓于 5月18-19日在A2M人工智能与机器学习创新峰会《SQL on Hadoop在快手大数据平台的实践与优化》演讲中的分享内容整理而成。

内容简介：本文主要从SQL on Hadoop介绍、快手SQL on Hadoop平台概述、SQL on Hadoop在快手的使用经验和改进分析、快手SQL on Hadoop的未来计划四方面介绍了SQL on Hadoop架构。

01SQL on Hadoop介绍

SQL on Hadoop，顾名思义它是基于Hadoop生态的一个SQL引擎架构，我们其实常常听到Hive、SparkSQL、Presto、Impala架构，接下来，我会简单的描述一下常用的架构情况。

SQL on Hadoop-HIVE

HIVE，一个数据仓库系统。它将数据结构映射到存储的数据中，通过SQL对大规模的分布式存储数据进行读、写、管理。

根据定义的数据模式，以及输出Storage，它会对输入的SQL经过编译、优化，生成对应引擎的任务，然后调度执行生成的任务。

HIVE当前支持的引擎类型有：MR、SPARK、TEZ。

基于HIVE本身的架构，还有一些额外的服务提供方式，比如HiveServer2与MetaStoreServer都是Thrift架构。

此外，HiveServer2提供远程客户端提交SQL任务的功能，MetaStoreServer则提供远程客户端操作元数据的功能。

SQL on Hadoop介绍-SPARK

Spark，一个快速、易用，以DAG作为执行模式的大规模数据处理的统一分析引擎，主要模块分为SQL引擎、流式处理 、机器学习、图处理。

SQL on Hadoop介绍-SPARKSQL

SPARKSQL基于SPARK的计算引擎，做到了统一数据访问，集成Hive，支持标准JDBC连接。SPARKSQL常用于数据交互分析的场景。

SPARKSQL的主要执行逻辑，首先是将SQL解析为语法树，然后语义分析生成逻辑执行计划，接着与元数据交互，进行逻辑执行计划的优化，最后，将逻辑执行翻译为物理执行计划，即RDD lineage，并执行任务。

SQL on Hadoop介绍-PRESTO

PRESTO，一个交互式分析查询的开源分布式SQL查询引擎。

因为基于内存计算，PRESTO的计算性能大于有大量IO操作的MR和SPARK引擎。它有易于弹性扩展，支持可插拔连接的特点。

业内的使用案例很多，包括FaceBook、AirBnb、美团等都有大规模的使用。

SQL on Hadoop介绍-其它业内方案

我们看到这么多的SQL on Hadoop架构，它侧面地说明了这种架构比较实用且成熟。利用SQL on Hadoop架构，我们可以实现支持海量数据处理的需求。

02快手SQL on Hadoop平台概述

快手SQL on Hadoop平台概览—平台规模

查询平台每日SQL总量在70万左右，DQL的总量在18万左右。AdHoc集群主要用于交互分析及机器查询，DQL平均耗时为300s；AdHoc在内部有Loacl任务及加速引擎应用，所以查询要求耗时较低。

ETL集群主要用于ETL处理以及报表的生成。DQL平均耗时为1000s，DQL P50耗时为100s，DQL P90耗时为4000s，除上述两大集群外，其它小的集群主要用于提供给单独的业务来使用。

快手SQL on Hadoop平台概览—服务层次

服务层是对上层进行应用的。在上层有四个模块，这其中包括同步服务、ETL平台、AdHoc平台以及用户程序。在调度上层，同样也有四方面的数据，例如服务端日志，对它进行处理后，它会直接接入到HDFS里，我们后续会再对它进行清洗处理；服务打点的数据以及数据库信息，则会通过同步服务入到对应的数据源里，且我们会将元数据信息存在后端元数据系统中。

网页爬取的数据会存入hbase，后续也会进行清洗与处理。

快手SQL on Hadoop平台概览—平台组件说明

HUE、NoteBook主要提供的是交互式查询的系统。报表系统、BI系统主要是ETL处理以及常见的报表生成，额外的元数据系统是对外进行服务的。快手现在的引擎支持MR、Presto及Spark。

管理系统主要用于管理我们当前的集群。HiveServer2集群路由系统，主要用于引擎的选择。监控系统以及运维系统，主要是对于HiveServer2引擎进行运维。

我们在使用HiveServer2过程中，遇到过很多问题。接下来，我会详细的为大家阐述快手是如何进行优化及实践的。

03SQL on Hadoop在快手的使用经验和改进分析

HiveServer2多集群架构

当前有多个HiveServer2集群，分别是AdHoc与ETL两大集群，以及其他小集群。不同集群有对应的连接ZK，客户端可通过ZK连接HiveServer2集群。

为了保证核心任务的稳定性，将ETL集群进行了分级，分为核心集群和一般集群。在客户端连接HS2的时候，我们会对任务优先级判定，高优先级的任务会被路由到核心集群，低优先级的任务会被路由到一般集群。

HiveServer2服务内部流程图

BeaconServer服务

BeaconServer服务为后端Hook Server服务，配合HS2中的Hook，在HS2服务之外实现了所需的功能。当前支持的模块包括路由、审计、SQL重写、任务控制、错误分析、优化建议等。

无状态，BeaconServer服务支持水平扩展。基于请求量的大小，可弹性调整服务的规模。

配置动态加载，BeaconServer服务支持动态配置加载。各个模块支持开关，服务可动态加载配置实现上下线。比如路由模块，可根据后端加速引擎集群资源情况 ，进行路由比率调整甚至熔断。

无缝升级，BeaconServer服务的后端模块可单独进行下线升级操作，不会影响Hook端HS2服务。

SQL on Hadoop平台在使用中遇到的痛点

使用新引擎进行加速面临的问题

Hive支持SPARK与TEZ引擎，但不适用于生产环境。

SQL on Hadoop的SQL引擎各有优缺点，用户学习和使用的门槛较高。

不同SQL引擎之间的语法和功能支持上存在差异，需要大量的测试和兼容工作，完全兼容的成本较高。

不同SQL引擎各自提供服务会给数仓的血缘管理、权限控制、运维管理、资源利用都带来不便。

智能引擎的解决方案

在Hive中，自定义实现引擎。

自动路由功能，不需要设置引擎，自动选择适合的加速引擎。

根绝规则匹配SQL，只将兼容的SQL推给加速引擎。

复用HiveServer2集群架构。

智能引擎：主流引擎方案对比

智能引擎：HiveServer2自定义执行引擎的模块设计

基于HiveServer2，有两种实现方式。JDBC方式是通过JDBC接口，将SQL发送至后端加速引擎启动的集群上。PROXY方式是将SQL下推给本地的加速引擎启动的Client。

JDBC方式启动的后端集群，均是基于YARN，可以实现资源的分时复用。比如AdHoc集群的资源在夜间会自动回收，作为报表系统的资源进行复用。

智能引擎：SQL路由方案设计架构

路由方案基于HS2的Hook架构，在HS2端实现对应 Hook，用于引擎切换；后端BeaconServer服务中实现路由 服务，用于SQL的路由规则的匹配处理。不同集群可配置不同的路由规则。

为了保证后算路由服务的稳定性，团队还设计了Rewrite Hook，用于重写AdHoc集群中的SQL，自动添加LIMIT上限，防止大数据量的SCAN。

智能引擎：SQL路由规则一览

智能引擎：方案优势

易于集成，当前主流的SQL引擎都可以方便的实现JDBC与PROXY方式。再通过配置，能简单的集成新的查询引擎，比如impala、drill等。

自动选择引擎，减少了用户的引擎使用成本，同时也让迁移变得更简单。并且在加速引擎过载 的情况下，可以动态调整比例，防止因过载 对加速性能的影响。

自动降级，保证了运行的可靠性。SQL路由支持failback模块，可以根据配置选择是否再路由引擎执行失败后，回滚到 MR运行。

模块复用，对于新增的引擎，都可以复用HiveServer2定制的血缘采集、权限认证、并发锁控制等方案，大大降低了使用成本。

资源复用，对于adhoc查询占用资源可以分时动态调整，有效保证集群资源的利用率。

智能引擎DQL应用效果

HiveServer2中存在的性能问题

FetchTask加速：预排序与逻辑优化

当查询完成后，本地会轮询结果文件，一直获取到LIMIT大小，然后返回。这种情况下，当有大量的小文件存在，而大文件在后端的时候，会导致Bad Case，不停与HDFS交互，获取文件信息以及文件数据，大大拉长运行时间。

在Fetch之前，对结果文件的大小进行预排序，可以有数百倍的性能提升。

示例：当前有200个文件。199个小文件一条记录a，1个大文件混合记录a与test共200条，大文件名index在小文件之后。

FetchTask加速：预排序与逻辑优化

Hive中有一个SimpleFetchOptimizer优化器，会直接生成FetchTask，减小资源申请时间与调度时间。但这个优化会出现瓶颈。如果数据量小，但是文件数多，需要返回的条数多， 存在能大量筛掉结果数据的Filter条件。这时候串行读取输入文件，导致查询延迟大，反而没起到加速效果。

在SimpleFetchOptimizer优化器中，新增文件数的判断条件，最后将任务提交到集群环境， 通过提高并发来实现加速。

示例：读取当前500个文件的分区。优化后的文件数阈值为100。

大表Desc Table优化

一个表有大量的子分区，它的DESC过程会与元数据交互，获取所有的分区。但最后返回的结果，只有跟表相关的信息。

与元数据交互的时候，延迟了整个DESC的查询，当元数据压力大的时候甚至无法返回结果。

针对于TABLE的DESC过程，直接去掉了跟元数据交互获取分区的过程，加速时间跟子分区数量成正比。

示例：desc十万分区的大表。

其它改进

复用split计算的数据，跳过reduce估算重复统计输入过程。输入数据量大的任务，调度速率提升50%。

parquetSerde init加速，跳过同一表的重复列剪枝优化，防止map task op init时间超时。

新增LazyOutputFormat，有record输出再创建文件，避免空文件的产生，导致下游读取大量空文件消耗时间。

statsTask支持多线程聚合统计信息，防止中间文件过多导致聚合过慢，增大运行时间。

AdHoc需要打开并行编译，防止SQL串行编译导致整体延迟时间增大的问题。

SQL on Hadoop平台在使用中遇到的痛点

SQL on Hadoop在快手使用：常见可用性问题

HiveServer2服务启动优化

HS2启动时会对物化视图功能进行初始化，轮询整个元数据库，导致HS2的启动时间非常长，从下线状态到重新上线间隔过大，可用性很差。

将物化视图功能修改为延迟懒加载，单独线程加载，不影响HS2的服务启动。物化视图支持加载中获取已缓存信息，保证功能的可用性。

HS2启动时间从5min+提升至<5s。

HiveServer2配置热加载

HS2本身上下线成本较高，需要保证服务上的任务全部执行完成才能进行操作。配置的修改可作为较高频率的操作，且需要做到热加载。

在HS2的ThriftServer层我们增加了接口，与运维系统打通后，配置下推更新的时候自动调用，可实现配置的热加载生效。

HiveServer2的Scratchdir优化

HiveServer2的scratchdir主要用于运行过程中的临时文件存储。当HS2中的会话创建时，便会创建scratchdir。 在HDFS压力大的时候，大量的会话会阻塞在创建scratchdir过程，导致连接数堆积至上限，最终HS2服务无法再连入新连接，影响服务可用性。

对此，我们先分离了一般查询与create temporay table查询的scratch目录，并支持create temporay table查询的scratch的懒创建。 当create temporay table大量创建临时文件，便会影响HDFS NameNode延迟时间的时候，一般查询的scratchdir HDFS NameNode可以正常响应。

此外，HS2还支持配置多scratch，不同的scratch能设置加载比率，从而实现HDFS的均衡负载。

Hive Stage并发调度异常修复

Hive调度其中存在两个问题。

一、子Task非执行状态为完成情况的时候，若有多轮父Task包含子Task，导致子Task被重复加入调度队列。这种Case，需要将非执行状态修改成初始化状态。

二、当判断子Task是否可执行的过程中，会因为状态检测异常，无法正常加入需要调度的子Task，从而致使查询丢失Stage。而这种Case，我们的做法是在执行完成后，加入一轮Stage的执行结果状态检查，一旦发现有下游Stage没有完成，直接抛出错误，实现查询结果状态的完备性检查。

其它改进

HS2实现了接口终止查询SQL。利用这个功能，可以及时终止异常SQL。

metastore JDOQuery查询优化，关键字异常跳过，防止元数据长时间卡顿或者部分异常查询影响元数据。

增加开关控制，强制覆盖外表目录，解决insert overwrite外表，文件rename报错的问题。

hive parquet下推增加关闭配置，避免parquet异常地下推OR条件，导致结果不正确。

executeForArray函数join超大字符串导致OOM，增加限制优化。

增加根据table的schema读取分区数据的功能，避免未级联修改分区schema导致读取数据异常。

SQL on Hadoop平台在使用中遇到的痛点

为什么要开发SQL专家系统

部分用户并没有开发经验，无法处理处理引擎返回的报错。

有些错误的报错信息不明确，用户无法正确了解错误原因。

失败的任务排查成本高，需要对Hadoop整套系统非常熟悉。

用户的错误SQL、以及需要优化的SQL，大量具有共通性。人力维护成本高，但系统分析成本低。

SQL专家系统

SQL专家系统基于HS2的Hook架构，在BeaconServer后端实现了三个主要的模块，分别是SQL规则控制模块、SQL错误分析模块，与SQL优化建议模块。SQL专家系统的知识库，包含关键字、原因说明、处理方案等几项主要信息，存于后端数据库中，并一直积累。

通过SQL专家系统，后端可以进行查询SQL的异常控制，避免异常SQL的资源浪费或者影响集群稳定。用户在遇到问题时，能直接获取问题的处理方案，减少了使用成本。

示例：空分区查询控制。

作业诊断系统

SQL专家系统能解决一部分HS2的任务执行的错误诊断需求，但是比如作业健康度、任务执行异常等问题原因的判断，需要专门的系统来解决，为此我们设计了作业诊断系统。

作业诊断系统在YARN的层面，针对不同的执行引擎，对搜集的Counter和配置进行分析。在执行层面，提出相关的优化建议。

作业诊断系统的数据也能通过API提供给SQL专家系统，补充用于分析的问题原因。

作业诊断系统提供了查询页面来查询运行的任务。以下是命中map输入过多规则的任务查询过程：

在作业界面，还可以查看更多的作业诊断信息，以及作业的修改建议。

SQL on Hadoop平台在使用中遇到的痛点

SQL on Hadoop在快手使用：常见运维性问题

审计分析 - 架构图

审计功能也是BeaconServer服务的一个模块。

通过HS2中配置的Hook，发送需要的SQL、IP、User等信息至后端，进行语法分析，便可提取出DataBase、Table、Columns与操作信息，将其分析后再存入Druid系统。用户可通过可视化平台查询部分开放的数据。

审计分析 - 热点信息查询

热点信息查询即将热点信息展示了一段时间以内，用户的热点操作，这其中包括访问过哪些库，哪些表，以及哪些类型的操作。

审计分析 - 血缘信息查询

下图可看出，血缘信息展示了一张表创建的上游依赖，一般用于统计表的影响范围。

审计分析 - 历史操作查询

历史操作可以溯源到一段时间内，对于某张表的操作。能获取到操作的用户、客户端、平台、以及时间等信息。一般用于跟踪表的增删改情况。

HiveServer2集群AB切换方案

因为HiveServer2服务本身的上下线成本较高，如果要执行一次升级操作，往往耗时较长且影响可用性。HiveServer2集群的AB切换方案，主要依靠A集群在线，B集群备用的方式，通过切换ZK上的在线集群机器，来实现无缝的升级操作。

HiveServer2集群动态上下线

HiveServer2集群部署了Metrics监控，能够实时地跟踪集群服务的使用情况。此外，我们对HS2服务进行了改造，实现了HS2 ZK下线和请求Cancel的接口。

当外部Monitor监控感知到连续内存过高，会自动触发HS2服务进程的FGC操作，如果内存依然连续过高，则通过ZK直接下线服务，并根据查询提交的时间顺序，依次停止查询，直到内存恢复，保证服务中剩余任务的正常运行。

HiveServer2集群管理平台

HiveServer2在多集群状态下，需要掌握每个集群、以及每个HS2服务的状态。通过管理平台，可以查看版本情况、启动时间、资源使用情况以及上下线状态。

后续跟运维平台打通，可以更方便地进行一键式灰度以及升级。

快手查询平台的改进总结

04快手SQL on Hadoop的未来计划

专家系统的升级，实现自动化参数调优和SQL优化

AdHoc查询的缓存加速

新引擎的调研与应用

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