Spark 实践 | Hive SQL 迁移 Spark SQL 在滴滴的实践
桔妹导读：在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后，Spark SQL任务占比提升至85%，任务运行时间节省40%，运行任务需要的计算资源节省21%，内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程， 并且发现并解决了两个引擎在语法，UDF，性能和功能方面的差异。
在迁移之前我们面临的主要问题有：
SQL任务运行慢：迁移前SQL任务运行的平均时间是20分钟，主要原因是占比高达83%的Hive SQL任务运行时间长，Hive任务执行过程中会启动多个MR Job，Job间的中间结果存储在HDFS，所以同一个SQL， Hive比Spark执行的时间更长；
Hive SQL稳定性差：一个HS2会同时执行多个用户的Hive SQL任务，当一个异常任务导致HS2进程响应慢甚至异常退出时，运行在同一个实例的SQL任务也会运行缓慢甚至失败。而异常任务场景各异。我们曾经遇到的异常任务有多个大SQL加载过多的分区元数据导致HS2 FullGC，加载UDF时导致HS2进程core dump，UDF访问HDFS没有关闭流导致HS2机器端口被打满，这些没有通用解法， 问题很难收敛；
人力分散：两个引擎需要投入双倍的人力，在人员有限的情况下，对引擎的掌控力会减弱；
所以为了SQL任务运行更快，更稳，团队人力聚焦，对引擎有更强的掌控力，我们决定把Hive SQL迁移到Spark SQL。
Hive SQL迁移到Spark SQL后需满足以下条件：
-
保证数据一致性， 也就是相同的SQL使用Spark和Hive执行的结果应该是一样的； -
保证用户有收益， 也就是使用Spark执行SQL后应该节省资源，包括时间，cpu和memroy； -
迁移过程对用户透明；
为了满足以上三个条件， 一个很直观的思路就是使用两个引擎执行用户SQL，然后对比每个引擎的执行结果和资源消耗。
为了不影响用户线上数据，使用两个引擎执行用户SQL有两个可选方案：
复用现有的SQL任务调度系统，再部署一套SQL任务调度系统用来迁移，这个系统与生产环境物理隔离；
开发一个SQL双跑工具，可以支持使用两个引擎执行同一个SQL任务；
下面详细介绍这两个方案：
▍1. 方案一：复用现有的SQL任务调度系统
再部署一套SQL任务执行系统用来使用Spark执行所有的SQL，包括HDFS，HiveServer2&MetaStore和Spark，DataStudio。新部署的系统需要周期性从生产环境同步任务信息，元数据信息和HDFS数据，在这个新部署的系统中把Hive SQL任务改成Spark SQL类型任务，这样一个用户的SQL在原有系统中使用Hive SQL执行，在新部署的系统中使用Spark执行。如下图所示，蓝色的表示需要新部署的子系统。
▍2. 方案二：开发一个SQL双跑工具
SQL收集：用户的SQL是在HS2上执行的，所以理论上通过HS2可以收集到所有的SQL；
SQL改写：执行用户原始SQL会覆盖线上数据，所以在执行前需要改写SQL，把SQL的输出的库表名替换为用来迁移测试的的库表名；
SQL双跑：分别使用Hive和Spark执行改写后的SQL；
▍3. 方案对比
方案一
优势
隔离性好,单独的SQL执行系统不会影响生产任务，也不会影响业务数据；
劣势
需要的资源多：运行多个子系统需要较多物理资源；
部署复杂：部署多个子系统，需要多个不同的团队相互配合；
容易出错：子系统间需要周期性同步，任何一个子系统同步出问题，都可能导致执行SQL失败；
方案二
优势
非常轻量，不需要部署很多系统，而且对物理资源需要不高；
劣势
与生产公共一套环境，回放时有影响用户数据对风险；
需要开发SQL收集，SQL改写和SQL双跑系统；
通过HiveServer收集所有SQL，SQL改写和SQL双跑逻辑清晰，开发成本可控；
创建超读帐号，对所有库表有读权限，但只对用户迁移的测试库有写权限，可以避免影响用户数据的风险；
Hive SQL提取包括以下步骤：
改造HiveHistoryImpl，每个session内执行的所有SQL和command保存到HiveServer2的一个本地文件中，这些文件按天组织，每天一个目录
定时将前一天的History目录上传到hdfs
开发HiveHistoryParser
HiveHistoryParser的主要功能是：
每天从HDFS下载所有HiveServer2的History文件；
SQL去重：DataStudio上的一个SQL任务可能一天执行多次(比如小时任务)，任务执行一次会生成一个新的执行Id，只保留一天中最大的执行Id的SQL；
合并SQL：一个shell任务可能建立多个session执行SQL，为了后面迁移shell任务，需要把多个session的SQL合并到一起；
输出Parse结果：包括多个SQL文件和meta文件:
每个任务执行的SQL保存到一个文件中，文件名是任务名称加执行Id，我们称作原始SQL文件；
meta文件包含SQL文件路径，任务名称，项目名称，用户名；
SQL改写会对上一步生成的每个原始SQL文件执行以下步骤：
使用Spark的SessionState对SQL文件逐行分析，识别是否包含以下两类子句：
insert overwrite into
create table as select
如果包含上面的两类子句，则提取写入的目标库表名称；
在测试库中创建与目标库表schema完全一致的两个测试表；
分别使用上一步创建的测试库表替换原始SQL文件中的库表名生成用于回放的SQL文件，一个原始SQL文件改写后会生成两个SQL文件，用于后面两个引擎分别执行；
SQL双跑步骤如下：
并发的使用Spark和Hive执行上一步生成的两个SQL文件；
记录使用两种引擎执行SQL时启动的Application和运行时间；
输出回放结果到文件中，执行每个SQL文件对会生成一条结果记录， 包括Hive 和Spark 执行SQL的时间，启动的Application列表，和输出的目标库表名称等， 如下图所示：
结果对比时会遍历每个回放记录，统计以下指标：
具体流程如下：
查询Spark SQL和Hive SQL输出的库表的记录数；
查询两种引擎输出的HDFS文件个数和大小；
对比两种引擎的输出数据；
分别对Spark和Hive的产出表执行以下SQL，获取表的概要信息
比较两张表的概要信息：
如果所有对应列的值相同则认为结果一致；
如果存在不一致的列，如果该列是数值类型，则对该列计算最大精度差异， SQL如下：
统计两种引擎启动的Application消耗的vcore和memory资源；
输出对比结果， 包括运行时间， 消耗的vcore和memory，是否一致，如果不一致输出不一致的列名以及最大差异；
汇总数据结果，并对回放的SQL分为以下几类：
可迁移：数据完全一致， 并且使用Spark SQL执行使用更少资源，包括运行时间，vcore和memory以及文件数；
经验可迁移：在排查不一致时发现有些是逻辑正确的 (比如collect_set结果顺序不一致)，如果有些任务符合这些经验，则认为是经验可迁移；
数据不一致：两种引擎产出的结果存在不一致的列，而且没有命中经验；
Time_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL的运行时间大于Hive执行SQL的时间；
Cpu_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL消耗的cpu资源大于Hive执行SQL消耗的cpu资源；
Memory_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL消耗的memory资源大于Hive执行SQL消耗的memory资源；
Files_High：两种引擎产出的结果完全一致，但是Spark执行SQL产生的文件数大于Hive执行SQL产生的文件数；
语法不兼容：在SQL改写阶段解析SQL时报语法错误；
运行时异常：在双跑阶段，Hive SQL或者Spark SQL在运行过程中失败；
▍4. 迁移
迁移比较简单， 步骤如下：
整理迁移任务列表以及对应的配置参数；
调用DataStudio接口把任务类型修改为SparkSQL类型；
重跑任务；
▍5. 问题排查&修复
如果SQL是“可迁移”或者“经验可迁移”，可以执行迁移，其它的任务需要排查，这部分是最耗时耗力的，迁移过程中大部分时间都是在调查和修复这些问题。修复之后再执行从头开始，提取最新任务的SQL，然后SQL改写和双跑，结果对比，满足迁移条件则说明修复了问题，可以迁移，否则继续排查，因此迁移过程是一个循环往复的过程，直到SQL满足迁移条件，整体过程如下图所示：
在迁移的过程中我们发现了很多两种引擎不同的地方，主要包括语法差异，UDF差异，功能差异和性能差异。
▍1. 语法差异
有些Hive SQL使用Spark SQL执行在语法分析阶段就会出错，有些语法差异我们在内部版本已经修复，目前正在反馈社区，正在和社区讨论，还有一些目前没有修复。
1.1 用例设计
UDTF新版initialize接口支持，对齐Hive SQL [SPARK-33704]
Window Function 不支持没有order by子句的场景
Join 子查询支持rand 随机分布条件，增强语法兼容
Orc/Orcfile 存储类型创建语句屏蔽ROW FORMAT DELIMITED限制 [SPARK-33755]
`DB.TB` 识别支持，对齐Hive SQL [SPARK-33686]
支持CREATE TEMPORARY TABLE
各类Hive UDF的支持调用，主要包括get_json_object，datediff，unix_timestamp，to_date，collect_set，date_sub [SPARK-33721]
DROP不存在的表和分区，Spark SQL报错，Hive SQL 正常 [SPARK-33637]
删除分区时支持设置过滤条件 [SPARK-33691]
1.2 未修复
Map类型字段不支持GROUP BY操作
Operation not allowed：ALTER TABLE CONCATENATE
▍2. UDF差异
在排查数据不一致的SQL过程中，我们发现有些是因为输入数据的顺序不同造成的， 这些差异逻辑上是正确的，而有些是UDF对异常值的处理方式不一致造成的，还有需要注意的是UDF执行环境不同造成的结果差异。
2.1 顺序差异
这些因为输入数据的顺序不同造成的结果差异逻辑上是一致的，对业务无影响，因此在迁移过程中可以忽略这些差异，这类差异的SQL任务属于经验可迁移。
2.1.1 collect_set
假设数据表如下：
执行如下SQL：
执行结果：
差异说明：
collect_set执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序，Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的，因此记录被读取的顺序是无法保证的.
假设数据表如下：
执行如下SQL：
执行结果：
差异说明：
collect_list执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序，Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的，因此记录被读取的顺序是无法保证的。
假设数据表如下：
执行如下SQL：
执行结果：
差异说明：
数据表建表语句：
假设数据表如下：
执行如下SQL：
执行结果：
差异说明：
Map类型是无序的，同一份数据，在query时显示的各个key的顺序会有变化。
2.1.5 sum(double/float)
假设数据表如下：
执行如下SQL：
执行结果：
差异说明：
这是由float/double类型的表示方式决定的，浮点数不能表示所有的实数，在执行运算过程中会有精度丢失，对于几个浮点数，执行加法时的顺序不同，结果有时就会不同。
对于24点Spark认为是非法的返回NULL，而Hive任务是正常的，下表时执行unix_timestamp(concat('2020-06-01', ' 24:00:00'))时的差异。
当月或者日是00时Hive仍然会返回一个日期，但是Spark会返回NULL。
这些差异是是因为对异常UDF参数的处理逻辑不同造成的，虽然Spark SQL返回NULL更合理，但是现有的Hive SQL任务用户适应了这种处理逻辑，所以为了不影响现有SQL任务，我们对这类UDF做了兼容处理，用户可以通过配置来决定使用Hive内置函数还是Spark的内置UDF。
2.3 UDF执行环境差异
2.3.1 差异说明
基于MapReduce的Hive SQL一个Task会启动一个进程，进程中的主线程负责数据处理， 因此在Hive SQL中UDF只会在单程中执行。
而Spark 一个Executor可能会启动多个Task，如下图所示。因此在Spark SQL中自定义UDF时需要考虑线程安全问题。
另一种是取消静态成员，如下图所示：
▍3. 性能&功能差异
3.1 小文件合并
Hive SQL可以通过设置以下配置合并小文件，MR Job结束后，判断生成文件的平均大小，如果小于阀值，就再启动一个Job来合并文件。
目前Spark SQL不支持小文件合并，在迁移过程中，我们经常发现Spark SQL生成的文件数多于Hive SQL，为此我们参考Hive SQL的实现在Spark SQL中引入了小文件合并功能。
在InsertIntoHiveTable 中判断如果开启小文件合并，并且文件的平均大小低于阈值则执行合并，合并之后再执行loadTable或者loadPartition操作。
3.2 Spark SQL支持Cluster模式
Hive SQL任务是DataStudio通过beeline -f执行的，客户端只负责发送SQL语句给HS2，已经获取执行结果，因此是非常轻量的。而Spark SQL只支持Client模式，Driver在Client进程中，因此Client模式执行Spark SQL时，有时会占用很多的资源，DataStudio无法感知Spark Driver的资源开销，所以在DataStudio层面会带来以下问题：
形成资源热点，影响任务执行；
随着迁移到Spark SQL的任务越来越多，DataStudio需要越来越多的机器调度SQL任务；
Client模式日志保留在本地，排查问题时不方便看日志；
所以我们开发了Spark SQL支持Cluster模式，该模式只支持非交互式方式执行SQL，包括spark-sql -e和spark-sql -f，不支持交互式模式。
3.3 分区剪裁优化
迁移过程中我们发现大部分任务的分区条件包括concat， concat_ws， substr等UDF， HiveServer2会调用MetaStore的getPartitionsByExpr方法返回符合分区条件的有效分区，避免无效的扫描， 但是Spark SQL的分区剪裁只支持由Attribute和Literal组成key/value结构的谓词条件，这一方面导致无法有效分区剪裁，会查询所有分区的数据， 造成读取大量无效数据，另一方面查询所有分区的元数据，导致MetaStore对MySQL查询压力激增，导致mysql进程把cpu打满。我们在社区版本的基础上迭代支持了多种场景的分区联合剪裁，目前能够覆盖生产任务90%以上的场景。
concat/concat_ws联合剪裁场景
substr 联合剪裁场景
concat/concat_ws&substr组合场景
经过6个多月的团队的努力，我们迁移了1万多个Hive SQL任务到Spark SQL，在迁移过程中，随着spark SQL任务的增加，SQL任务的执行时间在逐渐减少，从最初的1000+秒下降到600+秒如下图所示：
迁移之后Spark已经成为SQL任务的主流引擎，但是还有大量的shell类型任务使用Hive执行SQL，所以后续我们会迁移shell类型任务，把shell中的Hive SQL迁移到Spark SQL。
在生产环境中，有些shuffle 比较中的任务经常会因为shuffle fetch重试甚至失败，我们想优化Spark External Shuffle Service。
社区推出Spark 3.x也半年多了，在功能和性能上有很大提升，所以我们也想和社区保持同步，升级Spark到3.x版本。
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内容编辑 | Mango
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