单个Executor的CPU核数,由spark.executor.cores参数决定,建议配置为4-6(一个task一个核),具体配置为多少,视具体情况而定,原则是尽量充分利用资源。此处单个节点共有16个核可供Executor使用,则spark.executor.core配置为4最合适。原因是,若配置为5,则单个节点只能启动3个Executor,会剩余1个核未使用;若配置为6,则...
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.sparkfiles 小文件是HDFS的天敌,所以Hive原生提供了合并小文件的选项,在on MR时是hive.merge.mapredfiles,但是on Spark时会...
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....
需要启用Spark shuffle服务,来管理各Executor输出的文件,这样就能关闭空闲的Executor,而不影响后续的计算任务了。 2.4 Driver配置说明 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...
spark.driver.memory 当运行hive on spark的时候,每个spark driver能申请的最大jvm 堆内存。该参数结合 spark.driver.memoryOverhead共同决定着driver的内存大小。 driver的内存大小并不直接影响性能,但是也不要job的运行受限于driver的内存. 这里给出spark driver内存申请的方案,假设yarn.nodemanager.resource.memory-mb...
Hive On Spark 调优 一 集群环境 5台机器,2台为主节点16核心,64G内存;3台从节点,32核心,128G内存。 二Yarn配置 所有配置位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml文件中。修改一下配置后,分发该配置文件,并重启yarn生效。 1. yarn.nodemanager.resource.memory-mb ...
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...
参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分。
hive.merge.sparkfiles 小文件是HDFS的天敌,所以Hive原生提供了合并小文件的选项,在on MR时是hive.merge.mapredfiles,但是on Spark时会改成hive.merge.sparkfiles,注意要把这个参数设为true。至于小文件合并的阈值参数,即hive.merge.smallfiles.avgsize与hive.merge.size.per.task都没有变化。
1.1 Hive on spark 动机 1.2 设计原则 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(...