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title: OmniAdvisor参数调优特性
description: "介绍OmniAdvisor参数调优特性架构。"
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# OmniAdvisor参数调优特性

介绍OmniAdvisor参数调优特性架构。

OmniAdvisor参数调优特性首先对历史的Spark、Hive SQL任务进行参数解析，然后利用AI算法智能化的对任务进行参数采样调优，最终对该任务实现端到端在线参数调优。

OmniAdvisor参数调优特性可以对在线系统进行端到端调优。其主要分为四大模块：

- SQL日志解析模块：用于解析Spark/Hive日志，获取SQL参数信息。
- SQL参数采样调优模块：用于采样不同配置的SQL参数，并用新采样的参数执行任务。
- SQL参数推荐模块：对于已完成调优的任务，可以在数据库中查找历史任务的最佳参数作为该任务的执行参数。
- SQL异常参数处理模块：采样或者推荐的SQL参数如果在执行中发生异常，则需要进行异常处理。

图1 OmniAdvisor参数调优特性软件架构图

1. 首先用户需要使用默认参数执行Spark任务或者Hive Tez任务。
2. 执行任务后，集群上会保留任务执行的日志信息（Spark集群需要配置spark.history.fs.logDirectory，Hive TEZ引擎需要启动Timeline server服务），通过日志解析模块来解析任务执行后的日志信息。将分析得到的SQL参数信息、SQL执行状态、执行时间等信息存入到MySQL数据库中。
3. 用户选择需要调优的任务列表，对每个调优任务，先从数据库中获取历史参数，然后对这个历史参数进行参数采样，再执行采样后得到的参数，并将执行的结果进行解析，进而更新数据库中的信息。
4. 当用户需要重新执行任务的时候，可以在数据库中查找历史任务的最佳参数作为该任务的执行参数。

图2 OmniAdvisor参数调优特性场景分析图