Driver主要配置内存即可,相关的参数有spark.driver.memory和spark.driver.memoryOverhead。spark.driver.memory用于指定Driver进程的堆内存大小,spark.driver.memoryOverhead用于指定Driver进程的堆外内存大小。默认情况下,两者的关系如下:spark.driver.memoryOverhead=spark.driver.memory*0.1。两者的和才算一个Driver进程所...
但是Hive on MR下统计表的大小时,使用的是数据在磁盘上存储的近似大小,而Hive on Spark下则改用在内存中存储的近似大小。由于HDFS上的数据很有可能被压缩或序列化,使得大小减小,所以由MR迁移到Spark时要适当调高这个参数,以保证map join正常转换。一般会设为100~200MB左右,如果内存充裕,可以更大点。 hive.merge....
set hive.execution.engine=spark; --小文件是HDFS的天敌,所以Hive原生提供了合并小文件的选项,合并小文件 set hive.merge.sparkfiles=true; --hive on Spark下则改用在内存中存储的近似大小.所以由MR迁移到Spark时要适当调高这个参数.由于HDFS上的数据很有可能被压缩或序列化 set hive.auto.convert.join.nocond...
spark.shuffle.service.enabled true # Executor个数初始值 spark.dynamicAllocation.initialExecutors 1 # Executor个数最小值 spark.dynamicAllocation.minExecutors 1 # Executor个数最大值 spark.dynamicAllocation.maxExecutors 16 # Executor 空闲时长,超过此值的executor将被关闭 spark.dynamicAllocation.executorIdleTi...
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我们公司yarn node节点的可用资源配置为:单台node节点可用资源数:核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置,主要配置对象包括:Executor和Driver内存,Executor配额,任务并行度。 Spark系统架构 1、Executor内存和核数 配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用core,建议将core设...
Hive on Spark对于Map Join的实现与MapReduce不同。最初考虑使用Spark提供的广播功能来把小表的Hash Table分发到各个计算节点上。使用广播的优点是Spark采用了高效的广播算法，其性能应该优于使用Distributed Cache。而使用广播的缺点是会为Driver和计算节点带来很大的内存开销。为了使用广播，Hash Table的数据需要先被传送...
Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是Spark SQL语法,Spark负责采用RDD执行。 2. Hive on Spark配置 1)兼容性说明 注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。
1.3 与Shark和Spark SQL的比较 1.4 其它考虑 二.Hive on Spark 性能测试 参考 备注: Hive 版本 2.1.1 一.Hive on Spark介绍 Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,最初由Facebook开发,在经过多年发展之后,已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark(SparkSQL的前身)等引擎而言,Hive拥有更为...