Hive on Spark 的Pre-commit 测试

最新推荐文章于 2025-06-03 15:49:22 发布

goTsHgo

最新推荐文章于 2025-06-03 15:49:22 发布

阅读量856

点赞数 13

分类专栏：大数据 spark 运维文章标签： hive spark 运维

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/goTsHgo/article/details/144181235

版权

大数据同时被 3 个专栏收录

102 篇文章

订阅专栏

spark

24 篇文章

订阅专栏

运维

24 篇文章

订阅专栏

什么是 Pre-Commit 测试？

Pre-Commit 测试是一种提交代码到主分支或共享代码库之前运行的一系列自动化测试，用于捕获代码中的潜在问题自动运行的测试流程。其目的是确保新提交的代码不会引入错误，破坏现有功能或降低代码质量。对于大型项目如 Hive，Pre-Commit 测试通常包括单元测试、集成测试和功能测试等多个层次。

Pre-commit 测试的关键特性

自动化执行：
开发者提交代码后，测试会自动触发，无需手动干预。测试环境通常在 CI/CD（持续集成/持续部署）系统中配置。
覆盖面广：
涉及 Hive 的核心功能和新引入的 Spark 集成功能，包括语法解析、逻辑优化、物理执行计划、性能和正确性验证。
快速反馈：
旨在提供快速的反馈，帮助开发者及时修复问题，而不会显著延迟开发流程。
可配置变量轮换：
Hive 有多种运行模式（例如 Tez vs MapReduce，向量化开启 vs 关闭等）。由于运行完整回归测试套件可能耗时较长，因此可以在不同的 pre-commit 测试中轮换这些变量，以逐步覆盖所有场景，而不显著增加每次测试的耗时。

Hive on Spark 的 Pre-commit 测试

在 Hive on Spark 中，pre-commit 测试可能包括以下内容：

功能测试：
确保基本查询操作（如 SELECT、JOIN、GROUP BY）在 Spark 上正确运行。
性能测试：
比较 Spark 执行与其他引擎（如 MapReduce 和 Tez）的效率，检查是否达到预期性能。
兼容性测试：
验证 Spark 的运行不影响现有的 MapReduce 和 Tez 执行引擎。
线程安全测试：
特别关注并发和线程安全问题，如多个操作树在同一 JVM 中运行的行为。
错误处理测试：
确保在作业失败时，错误信息能够正确记录，并与现有作业监控功能一致。

Pre-commit 测试的意义

Pre-commit 测试的目的是在代码合入主代码库之前发现问题，从而：

降低后续修复成本：越早发现问题，修复成本越低。
保证代码质量：减少低质量代码进入主分支的风险。
提高协作效率：避免代码合入后对其他开发者产生不必要的干扰。

以下是从底层原理、实现机制到代码执行流程的详细讲解：

原理与实现机制

1. Git 和代码提交的工作流程

Pre-Commit Hook：
Pre-Commit 测试的第一步是设置一个 Git Hook，即在开发者本地或 CI/CD 环境中，提交代码前触发自动执行测试。这个 Hook 通常被定义在 .git/hooks/pre-commit 文件中。

作用：
- 阻止未通过测试的代码进入主分支。
- 提升代码质量，减少回归问题。
自动触发测试的环境：
Pre-Commit 测试不一定在开发者本地运行，而是由 CI（持续集成）服务（如 Jenkins、GitHub Actions 等）负责在提交到远程仓库前自动触发。Hive 社区主要使用 Jenkins 来运行测试。

2. 测试执行的流程

在 Pre-Commit 测试中，典型的流程如下：

检查代码格式（如是否符合编码规范）。
执行单元测试，验证小范围功能。
运行集成测试，验证模块间的交互逻辑。
在不同配置下运行回归测试（如 Tez vs MapReduce、向量化开启 vs 关闭等）。
分析测试覆盖率，确保新增代码被充分测试。

为什么需要轮换变量？

Hive 的某些功能需要完整回归测试（如不同引擎、不同配置下的行为），而这些测试耗时较长。
在每次 Pre-Commit 测试中覆盖所有场景会显著延长测试时间。因此，Hive 选择在多次 Pre-Commit 测试中轮换不同变量，以平衡覆盖率和测试效率。

3. 关键工具和框架

Maven：
Hive 的构建和测试是基于 Maven 完成的。在提交前，mvn test 会执行所有预定义的测试用例。
Hive 的 POM 文件（pom.xml）中定义了不同的模块依赖和测试配置。
JUnit：
大多数 Hive 的单元测试和集成测试是基于 JUnit 编写的。
Hive QTest Framework：
Hive 专用的测试框架，用于验证 SQL 查询的行为。QTest 会将执行的 SQL 查询结果与预期结果进行比对。
Test Configuration：
测试配置的切换通过 Maven profiles 或环境变量完成。例如，使用 -Dtest.engine=tez 切换到 Tez 引擎。

源代码层面的执行过程

1. 预提交触发点

Hive 的测试脚本通常由 Jenkins 的 pipeline 或预提交工具触发。
入口文件：run-tests.sh
此脚本负责拉取提交的代码、设置环境、编译代码并启动测试。

2. 测试分类与执行

Hive 的测试可以分为以下几类：

单元测试：

源代码文件：ql/src/test/ 下的单元测试类，例如：

public class TestHiveQueryExecution extends TestCase {
    @Test
    public void testSimpleQuery() {
        String query = "SELECT * FROM sample_table";
        // 验证查询结果
        assertEquals(expectedResult, executeHiveQuery(query));
    }
}

单元测试通过 Mock 数据库和 API，快速验证单一功能的正确性。

QTest（SQL 测试）：
- 源代码文件：ql/src/test/queries/ 和 ql/src/test/results/ 中分别保存 SQL 测试语句及其期望结果。
- 执行代码：QTestUtil 类。
  其执行流程如下：
  - 读取 SQL 查询。
  - 在指定引擎（如 MapReduce、Tez）上运行查询。
  - 将实际结果与预期结果比对，生成测试报告。
  示例代码片段：
```
public class QTestUtil {
    public void executeTest(String queryFile) {
        String query = readQuery(queryFile);
        String result = executeQueryOnEngine(query);
        assertEquals(getExpectedResult(queryFile), result);
    }
}
```

回归测试：

在不同配置下运行完整的 QTest 测试集，例如：
- MapReduce vs Tez。
- 向量化开启 vs 关闭。

动态配置切换：
通过 Maven profiles 定义不同的测试配置。例如：

<profiles>
    <profile>
        <id>tez</id>
        <properties>
            <hive.execution.engine>tez</hive.execution.engine>
        </properties>
    </profile>
    <profile>
        <id>mr</id>
        <properties>
            <hive.execution.engine>mr</hive.execution.engine>
        </properties>
    </profile>
</profiles>

覆盖率报告：
- 使用工具（如 JaCoCo）生成测试覆盖率报告，验证新增代码是否被充分测试。

详细执行原理和原因

为什么要运行多配置测试？
- Hive 支持多种执行引擎（如 MapReduce、Tez、Spark），不同引擎的实现细节可能导致行为差异。
- 测试向量化功能是为了验证优化是否正确，防止潜在的性能问题。
为什么需要轮换变量？
- Hive 的完整测试集需要数小时甚至数天才能完成。
- 在每次 Pre-Commit 测试中轮换变量可以在保证代码质量的同时避免延长开发周期。
如何处理测试失败？
- 测试失败时，Jenkins 会输出详细的日志，指明失败的测试用例和原因。
- 开发者可以通过调试测试类或检查 SQL 日志进行排查。