Hive on Spark （1）

spark中executor和driver分别有什么作用？

Spark中Executor

在 Apache Spark 中，Executor 是分布式计算框架中的一个关键组件，用于在集群中执行具体的计算任务。每个 Executor 都在独立的 JVM 进程中运行，可以在集群的多台机器上同时存在。Executors 负责实际的数据处理、计算和任务执行，它们执行来自 Driver 的指令，并将计算结果返回给 Driver。

以下是 Executor 的主要作用：

  1. 任务执行：Executor 执行来自 Driver 的任务，这些任务可以是 Spark 应用程序定义的转换、操作、计算等。

  2. 数据存储：Executor 存储应用程序所需的数据分片。Spark 使用分布式数据集（RDD）作为基本的数据抽象，而 RDD 的数据分片可以存储在不同的 Executor 上，以实现分布式数据处理。

  3. 中间数据存储：Executor 可以将计算过程中产生的中间数据存储在内存或磁盘上，以供后续阶段的任务使用。这可以减少数据的重复计算。

  4. 数据缓存：Executor 可以将频繁使用的数据缓存到内存中，以加速计算。Spark 提供了缓存机制，允许将数据持久化到内存或磁盘，以便于后续的操作使用。

  5. 任务状态报告：Executor 定期向 Driver 报告任务的执行状态和进度。这些状态报告有助于 Driver 监控整个应用程序的执行情况。

  6. 资源隔离：每个 Executor 都在独立的进程中运行，因此可以提供资源隔离，避免不同任务之间的干扰。这有助于保持应用程序的稳定性和可靠性。

Spark 应用程序通常由 Driver 和多个 Executor 组成。Driver 负责协调任务调度、资源分配和整体逻辑，而 Executor 负责实际的任务执行和数据存储。通过合理配置 Executor 的数量、内存和核心数等参数，可以优化 Spark 应用程序的性能和资源利用率。

Spark中Driver

在 Apache Spark 中，Driver 是应用程序的主要控制节点，负责协调、管理和监控整个 Spark 应用程序的执行过程。Driver 在 Spark 集群中运行的主节点，它负责定义应用程序的逻辑、任务调度和资源分配，然后将任务分发给集群中的 Executor 执行。以下是 Driver 的主要作用：

  1. 应用程序逻辑定义：Driver 包含了整个应用程序的逻辑，包括数据转换、操作流程、计算逻辑等。它定义了应用程序的具体行为。

  2. 任务调度：Driver 将应用程序分解成一系列的任务，并将这些任务分配给不同的 Executor 执行。它根据任务的依赖关系和资源情况来进行任务调度，以最大化并行性和性能。

  3. 资源管理：Driver 与集群中的资源管理器（如 YARN、Mesos）通信，请求分配执行任务所需的资源，如内存、CPU 核心数等。它根据任务的需求和资源的可用性来进行资源分配。

  4. 任务监控和管理：Driver 负责监控整个应用程序的执行状态，它会跟踪每个任务的进度、成功或失败，并根据需要进行重试、重新分配任务等操作。

  5. 任务结果汇总：Executor 执行完任务后，会将计算结果返回给 Driver。Driver 负责收集各个 Executor 计算的结果，进行合并、汇总，最终得到应用程序的输出结果。

  6. 应用程序控制：Driver 可以根据任务的结果和状态来控制应用程序的执行流程，例如根据中间计算结果进行分支、循环等操作。

  7. 应用程序启动和关闭：Driver 负责启动和关闭整个应用程序，包括初始化资源、创建 Spark 上下文、提交任务到集群等。

总之，Driver 在 Spark 应用程序中起到了核心的作用，它管理着整个应用程序的执行过程，协调各个任务的调度和执行，保证应用程序的正确性和性能。合理的 Driver 设置和任务调度策略可以对 Spark 应用程序的执行效率和资源利用率产生重要影响。

Hive中的Explain的作用

在 Apache Hive 中，EXPLAIN 关键字用于查看查询的执行计划，它提供了有关查询如何在底层执行的详细信息。通过执行 EXPLAIN 语句，你可以了解查询优化器如何选择执行计划、表扫描顺序、连接方式等，从而帮助你理解查询性能和执行特征。以下是 EXPLAIN 的作用：

  1. 查询优化分析：EXPLAIN 允许你查看查询的执行计划，以便了解查询在底层如何执行。你可以看到查询中的各个操作，如表扫描、过滤、连接等，以及它们的执行顺序。

  2. 性能调优：通过分析查询执行计划，你可以识别出影响查询性能的潜在问题，例如数据倾斜、不必要的操作、连接方式等。这可以帮助你调整查询以优化性能。

  3. 验证查询逻辑：EXPLAIN 可以帮助你验证查询是否按预期执行。你可以确认连接、过滤、排序等操作是否符合你的预期。

  4. 不同执行计划比较：如果有多种执行计划可以选择，你可以使用 EXPLAIN 来比较这些计划，选择最优的执行方式。

  5. 学习和教育：对于学习 Hive 查询执行和查询优化的人来说，EXPLAIN 提供了深入了解查询处理的机会，从而帮助他们更好地理解查询优化和执行。

使用 EXPLAIN 的方式很简单，只需在查询前加上 EXPLAIN 关键字，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE condition;

执行这个查询后，Hive 会返回查询的执行计划，其中包括了查询中的各个操作和执行顺序。这些信息对于调优查询性能和理解查询执行非常有帮助。