Impala还可以通过MT_DOP参数配置查询在executor节点内的执行并发线程数。对于统计信息计算产生的SQL,Impala自动将MT_DOP设置为4以提升计算性能。相比节点间并行,节点内并行通过query option设置,更加灵活可控。在Impala 3.4及之前版本,MT_DOP不够完善,无法支持分布式Join等操作,从Impala 4.0开始,MT_DOP已支持绝大部分算子。
Impala还可以通过MT_DOP参数配置查询在executor节点内的执行并发线程数。对于统计信息计算产生的SQL,Impala自动将MT_DOP设置为4以提升计算性能。相比节点间并行,节点内并行通过query option设置,更加灵活可控。在Impala 3.4及之前版本,MT_DOP不够完善,无法支持分布式Join等操作,从Impala 4.0开始,MT_DOP已支持绝大部分算子。
调整MT_DOP 通过Profile,我们看到,读取HDFS的instance数量和HOST数量是一致的。我们尝试设置MT_DOP参数来提高每个host上启动的instance数量。它应该被设置为0-64之间。 set MT_DOP=15; -- 重新执行SQL 调整后,立竿见影。速度从6m到了53s。最大的HDFS读取时间为51s。我们看到SCAN HDFS的INST数量变成了195=15 *...
图1.使用Apache Impala的新多线程模型改进性能（20个执行器，mt_dop = 12）新多线程模型的目的 在第一篇文章中，我们将重点介绍最近完成的扩展查询执行过程中使用的多线程模型的工作。但是首先是一些相关的上下文。Impala的设计理念的两个主要原则是：l并行性–对于查询执行的每个部分，在尽可能多的资源上并行运行它...
mt_dop限制了每个节点将创建的最大实例数。 从上面的示例中,如果partsupp表被划分为32个均匀大小的远程scan range并在4个节点上以mt_dop = 4运行,则可能为每个节点分配8个scan range(取决于数据位置),每个节点最多可运行4个F6实例。然后,每个F6实例由不同的线程执行,在每个节点上并行使用4个CPU。在下面的图...
所以我们引入了一个基于CPU负载的MT_DOP自适应的能力,它会监测Impalad当前CPU负载情况,如果CPU的负载超过某个阈值,就会对应地把 MT_DOP值调小,如果负载处于比较低的水平,查询就可以设置更高的线程并发度,利用更多的计算资源,让它更快地执行完,确保CPU资源被充分利用但又不至于过载。
(2)设置MT_DOP查询选项,使用更多的线程进行统计信息,注意:对大表收集统计信息时,如果设置较高的MT_DOP值会对同时间运行的其他查询产生负面影响。此特点从2.8开始引入。 (3)通过实验推断或者取样特征进一步提高统计信息的效率。(属于实验) Compute stats需要周期地运行,比如每周,或者当表的内容发生重大改变的时候。取...
对于单条没有JOIN的查询语句,您可以在Impala控制台通过命令设置mt_dop参数为n以提升并发度,其中n为每台机器的并发度。 Ranger开启Impala后,新扩容的Impala节点无法正常工作,该怎么办? 问题现象:EMR-5.6.0及之前的版本,在EMR控制台上Ranger开启Impala并扩容节点后,新扩容的Impala节点无法正常工作。 问题分析:开启Ranger...
QueryOptions (setbyconfigurationandplanner): MT_DOP=0 Plan: --- 我们将其分为几个部分来介绍,这里面有一些频繁用到的重要信息: 1、查询ID: Query(id=36433472787e1cab:29c30e7800000000): 该ID唯一标识在Impala中运行过的SQL,这对于从Impala Daemon日志中用ID查询相关的信息很有用,只需搜索此查询ID,就可...
MT_DOP查询选项可以设置多线程执行的并行度。默认情况下一个plan fragment在一台机器上只会有一个实例(线程),设置MT_DOP后可以指定并行的实例数目,以加速cpu-bound的查询。 在4.0之前只有scan和aggregate完全支持,并在执行Parquet表的compute stats时默认设置MT_DOP=4。