在CDH 环境中,Hive 和 Spark 可以无缝集成,形成一种高性能的分析解决方案。 1.2 类图 以下是 Hive on Spark 的类图,展示了主要组件及其关系: Hive+createTable()+runQuery()Spark+executeJob()+processData()HiveOnSpark+optimizeQuery()+submitToSpark() 2. Hive on Spark 的配置优化 为了更高效地使用 Hive o...
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Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述。 注:本人使用...
默认为mr sethive.execution.engine=spark; # 查看当前的设置执行引擎sethive.execution.engine; Cloudera Manager(影响所有查询,不推荐): 转到Hive 服务 单击配置选项卡 搜索“execution” 将”Default Execution Engine”属性设置为 MapReduce 或 Spark。默认值为 MapReduce 重启Hive 服务 优化 官方文档中提到性能 暂...
CDH大数据环境优化指南 12.1 配置原则 如何发挥集群最佳性能 原则1:CPU核数分配原则 数据节点:建议预留2～4个核给OS和其他进程(数据库,HBase等)外,其他的核分配给YARN。 控制节点:由于运行的进程较多,建议预留6～8个核。 原则2:内存分配 除了分配给OS、其他服务的内存外,剩余的资源应尽量分配给YARN...
Kyuubi on Spark与CDH集成 CDH是使用最广泛的Apache Hadoop发行版之一,其本身集成了Spark,但是禁用了Spark Thrift Server功能和spark-sql命令,使得用户只能通过spark-shell、spark-submit使用Spark,故而在CDH上使用Spark SQL具有一定的门槛。在CDH上SQL方案用得更多的往往是Hive,比如说我们可以通过Beeline、HUE连接HiveServ...
同样的 HIVE SQL 在 CDH 与 TDH平台性能差异的根本原因,是作业执行机制的不同,在SQL底层对应大量小任务时该性能差异尤其明显,其实这也是星环对inceptor最引以为豪的地方; 在TDH中,sql 作业是以 hive on spark的模式运行的:sql经 hiveserver2解析编译优化一般会生成 spark任务,这些spark任务是在spark集群中执行的,...
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Hive on Spark CDH 5.7 - Failed to create spark client Labels: Apache Hive Apache Spark TamilP Explorer Created on 10-23-2017 05:19 AM - edited 09-16-2022 05:26 AM Hi All, We are getting the error while executing the hive queries with spark engine. Failed...