hive on sparksql 任务卡死

Question

执行hiveonspark的sql之后，数据成功插入进去了，但是yarn中的任务一直running状态，executors中有一个task一直卡死，求解答

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】：您提问的目的是解决在使用Hive on Spark执行SQL任务后，虽然数据已成功写入，但在YARN中的任务持续处于运行状态，且有一个Executor中的Task一直卡住不前进的问题。

【图片内容】：

1. 第一张图片显示了一个SQL查询语句，该语句用于向dim_user_zip表中插入数据，并指定了分区为'9999-12-31'。SQL中包含了对数据进行MD5加密和正则表达式匹配的操作。
2. 第二张图片展示了一个Spark作业的执行情况，包括Executors的状态、任务的完成情况、存储使用情况等。从图中可以看出，有一个Executor的状态为Active，且存在卡住的任务。
3. 第三张图片提供了YARN集群的一些信息，包括应用程序的状态、队列、资源使用情况等。可以看到有一个名为application_1715998058621_0001的Hive on Spark应用程序正在运行。

【问题出现原因】：问题可能出现的原因有多种，以下是一些可能的原因：

• 数据处理逻辑中可能存在性能瓶颈，例如复杂的正则表达式匹配或MD5加密操作。
• Executor资源不足，无法高效处理分配给它的任务。
• 输入数据可能存在问题，如格式错误或数据量过大，导致某个Task处理时间异常。
• Spark作业配置不当，如内存分配不足或并行度设置不合理。

【问题解决方案】：

1. 优化SQL查询：检查SQL查询中的正则表达式和MD5函数是否可以优化，减少计算量。
2. 调整资源分配：确保Executor有足够的资源来处理分配给它的任务。可以通过调整Spark作业的配置参数来实现。
3. 检查数据：确认输入数据的质量和格式是否符合预期，避免因数据问题导致的处理延迟。
4. 调整并行度：根据数据量和集群资源情况，合理设置作业的并行度。
5. 监控和调试：使用Spark的监控工具来观察作业的执行情况，找出瓶颈所在。

【提供代码】：由于问题可能与具体的SQL查询或数据有关，这里不提供具体的代码，而是建议对SQL查询进行优化，例如：

• 简化或移除不必要的正则表达式匹配。
• 使用更高效的数据加密方法替代MD5。

【代码运行方式】：优化后的SQL查询可以在Spark SQL或Hive环境中执行。确保你的Spark集群有足够的资源，并且已经根据需要调整了作业的配置参数。

【代码预期运行结果】：优化后的代码应该能够提高作业的处理速度，减少Executor的卡顿现象。

【推荐相关链接】：

• Apache Spark 官方文档
• Hive on Spark 官方文档
• YARN ResourceManager 使用指南
• Spark 性能调优指南